data subset selection | BriefGPT

关键词data subset selection

搜索结果 - 7

ICML基于样本得分的最佳窗口选择方法用于广域数据修剪
提出一种通用且高效的数据子集选择方法 Best Window Selection (BWS)，通过根据样本的困难程度对其进行排序，并选择最佳的窗口子集，通过使用核脊回归评估其质量来提供有效的机制，实验证明其在各种选择比例以及使用 CIFAR
PDFa month ago
推进深度主动学习和数据子集选择：用信息理论直觉统一原则
通过改进深度学习模型的标签和训练效率，此研究旨在增强深度学习的实用性。具体地，研究基于信息论原理的数据子集选择技术，包括主动学习和主动采样，其中主动学习提高了标签效率，而主动采样增强了训练效率，并系统研究了这些技术在深度学习中的应用。
PDF6 months ago
数据集精简遇见可证明的子集选择
本文提出了一种在数据集精馏中初始化样品集的可证明的基于采样的方法，并将数据子集选择的思想与数据集精馏相结合，通过相对贡献的实例的概念优化性能。
PDFa year ago
通过零样本课程将合成的离线策略经验嵌入到自动驾驶中
本研究提出了一种新的驾驶场景难度预测方法，通过仅使用部分数据对自动驾驶代理进行训练，可以在保证性能的同时，显著降低碰撞率和提高路线准确性。
PDF2 years ago
ICLR用于目标数据子集选择的次模互信息
本篇研究利用 Submodular Mutual Information 函数通过有目的性地选择数据子集的方式解决了深度学习模型训练中的数据问题，并且在 CIFAR-10 和 MNIST 数据集上的图像分类任务中证明了其有效性，并和其他相关
PDF3 years ago
GRAD-MATCH: 基于梯度匹配的数据子集选择方法用于高效深度模型训练
本文提出了 GRAD-MATCH 作为一种有效的数据子集提取算法，该算法使用正交匹配追踪算法有效地找到与训练或验证集的梯度相匹配的数据子集，实验表明该算法在精度和效率上都有显著提升。
PDF3 years ago
少样本学习：计算机视觉统一数据子集选择与主动学习框架
本文介绍一种使用多样性模型的训练数据子集选择方法，该方法可提高计算机视觉任务的准确性并减少标注成本。
PDF6 years ago