data-centric approaches | BriefGPT

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ICML通过数据重要性外推在对抗训练中进行大规模数据集剪枝
基于从小数据集外推数据重要性分数的数据修剪策略，在保持鲁棒性的同时有效地减小数据集大小。
PDF17 days ago
机器学习鲁棒性：入门指南
本章探索了机器学习（ML）中鲁棒性的基本概念及其在建立可信人工智能（AI）系统中的关键作用。讨论从详细定义鲁棒性开始，描绘了 ML 模型在各种意外环境条件下保持稳定性能的能力。通过不同视角剖析 ML 鲁棒性：与泛化能力的互补性，作为可信 A
PDF3 months ago
使用精选样本训练绿色 AI 模型
提出一种基于进化的采样框架，旨在识别适用于数据集和模型配对的精英训练样本，比较模型性能和能效增益，调查该框架对促进可持续模型训练实践的可行性。经实验验证，考虑到 10% 的精英训练样本，模型性能可以提升 50%，能源节约达 98%。
PDF5 months ago
以数据为中心的长尾图像识别
在长尾场景下，数据为模型提供了强大的需求，数据中心方法旨在增强数据的数量和质量以提高模型性能。本研究从特征多样性和分布转移的角度解决该问题，引入了特征多样性增益（FDG）的概念来阐明信息增强的有效性，实验证明使用 FDG 选择扩增数据可以进
PDF8 months ago
CLIP: 用更少的数据更快地训练
该论文提出了一种名为 CLIP 的新型数据处理方法，该方法集成了课程学习和数据集修剪，通过迭代数据修剪来提高模型的学习精度和收敛速度。在人群密度估计模型上进行了大量实验，结果表明，将数据修剪视为课程学习的嵌入过程是新颖的，此方法可以通过减少
PDF2 years ago