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En este artículo, proponemos la Destilación de Conjuntos de Datos Basada en Métricas de Wasserstein (WMDD), una técnica de destilación de conjuntos de datos (DD) que aprovecha la teoría del transporte óptimo para generar conjuntos de datos sintéticos comprimidos que alcanzan un rendimiento comparable al de los modelos entrenados con el conjunto de datos completo a gran escala, a la vez que reducen significativamente los costos computacionales. WMDD mejora el emparejamiento de distribuciones mediante la distancia de Wasserstein y captura características importantes de la distribución de datos original calculando el centro de Wasserstein a partir de las características de clasificadores preentrenados. Al optimizar los datos sintéticos para ajustar estos centros al espacio de características y preservar la variación intraclase mediante el uso de las estadísticas BatchNorm por clase, se obtienen resultados de vanguardia en diversos conjuntos de datos de alta resolución, manteniendo al mismo tiempo la eficiencia de las técnicas de emparejamiento de distribuciones. Amplios experimentos demuestran la eficacia y adaptabilidad de WMDD.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentación de una técnica eficaz de destilación de conjuntos de datos utilizando la distancia de Wasserstein
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Lograr un rendimiento de vanguardia en conjuntos de datos de alta resolución
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Sugiriendo la posibilidad de una escalabilidad eficiente del aprendizaje automático a través de costos informáticos reducidos
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Demostrar la eficacia de una estrategia de correspondencia de distribución de datos que aprovecha las características de un clasificador entrenado previamente
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Limitations:
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Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización del método propuesto.
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Se requiere verificación de escalabilidad para varios tipos y tamaños de datos.
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Necesidad de encontrar una solución al problema de complejidad computacional del cálculo de la distancia de Wasserstein.
