使用梯度匹配的数据集压缩

Jun, 2020

Dataset Condensation with Gradient Matching

Bo Zhao, Konda Reddy Mopuri, Hakan Bilen

TL;DR本文提出了一种名为数据集精简的数据高效学习方法，该方法从大量数据中学习到一组信息丰富的合成样本来训练深度神经网络，并将此目标表述为深度神经网络权重梯度匹配问题，此技术在计算机视觉基准测试中表现出较高性能，并且在有限的内存和计算宝贵的情况下实现了不俗的成绩。

Abstract

As the state-of-the-art machine learning methods in many fields rely on larger datasets, storing datasets and training models on them become significantly more expensive. This paper proposes a training set synthesis technique for data-efficient learning, called dataset condensation, th

dataset condensation deep neural networks gradient matching computer vision continual learning

发现论文，激发创造

数据集压缩与分布匹配

本研究提出了一种简单而有效的方法，通过在多个采样嵌入空间中匹配合成图像和原始训练图像的特征分布，综合减少了合成成本，同时实现了可比较或更好的性能，具有在实际大型数据集中应用以及在连续学习和神经结构搜索中表现出有希望的实际好处的潜力。

Oct, 2021

通过有效的合成数据参数化压缩数据集

通过数据规则特征，提出一种生成多种合成数据的紧凑型训练数据的新型压缩框架，并开发出有效的优化技术，提高了训练数据信息的压缩质量。

May, 2022

通过一步梯度匹配压缩图

本文提出了一种基于概率图模型和单步梯度匹配的高效数据集压缩方法，能够在保持性能的前提下将数据集大小缩减 90%。

Jun, 2022

改进的分布匹配用于数据集浓缩

通过分布匹配的方法，我们提出了一种新的数据集精简方法，有效地减少了计算资源的使用，使得数据集精简能够应用于更大的数据集和模型。

Jul, 2023

对比信号的数据集压缩

本文提出了一种使用对比信号的数据集精简方法，被称为 Dataset Condensation with Contrastive signals (DCC)，通过修改损失函数使得 DC 方法能够有效捕捉类之间的差异，实验结果表明 DCC 方法在细粒度图像分类和不断学习任务上表现出了优越性。

Feb, 2022

通过双域匹配实现时间序列分类的数据集压缩

提出了一种名为 CondTSC 的新框架，通过在时间和频率领域匹配代理目标，结合多视角数据增强、双域训练和双代理目标，以增强时间序列分类数据压缩过程的效果，并证明其优于其他基线模型，能够学习到符合原始数据分布并表现出理想特性的压缩合成数据集。

Mar, 2024

通过生成模型进行数据集简化

将大型数据集通过生成模型进行压缩，通过内类和间类损失优化样本集合关系，提高优化速度和适应大型数据集的能力。

Sep, 2023

加速超参数搜索的数据集压缩

本文提出了一种针对超参数搜索的新型超参数校准数据集压缩（HCDC）算法，通过匹配通过隐式微分和高效逆 Hessian 逼近计算的超参数梯度来生成合成的验证数据集，实验证明该框架有效地维持了模型的验证性能排名，并加速了基于图像和图形的超参数 / 架构搜索任务。

May, 2024

DC-BENCH：数据集压缩基准测试

本研究提供了首个大规模的 Dataset Condensation 标准化基准，通过其生成的数据集全面反映了浓缩方法的通用性和有效性，并报告了许多有见地的发现，为未来的发展开辟了新的可能性。

Jul, 2022

揭示数据集精简的设计空间

通过设计一个综合的框架，实现了软分类感知匹配和调整学习速率的策略，从而在小型和大型数据集压缩上建立了基准，显著提高了模型训练效率。

Apr, 2024