より効率的なDataset Condensation

  • Dataset Condensation via Efficient Synthetic-Data Parameterization [40.6]
    大量のデータを持つ機械学習は、膨大な計算コストと、トレーニングとチューニングのためのストレージの価格が伴う。 データセットの凝縮に関する最近の研究は、コンパクトなトレーニングデータセットを合成することで、そのような大量のデータへの依存を減らそうとしている。 本稿では,データ規則性を考慮した効率的なパラメータ化により,ストレージ予算に制限のある複数の合成データを生成する,新しい凝縮フレームワークを提案する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Thu, 2 Jun 2022 05:45:02 GMT)

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