Moderna datorseende algoritmer förlitar sig ofta på mycket stora träningsdataset. Det är dock tänkbart att ett noggrant utvalt delprov av datasetet är tillräckligt för utbildning. I denna uppsats föreslår vi ett gradientbaserat mått som vi använder för att empiriskt analysera den relativa betydelsen av utbildningsbilder i fyra datauppsättningar av varierande komplexitet. Vi anser att ett litet delprov i vissa fall verkligen är tillräckligt för utbildning. För andra datauppsättningar är de relativa skillnaderna i betydelse emellertid försumbara. Dessa resultat har viktiga konsekvenser för det aktiva lärandet i de djupa nätverken. Dessutom kan vår analysmetod användas som ett allmänt verktyg för att bättre förstå mångfalden av utbildningsexempel i dataset.
Vodrahalli m.fl. REF använde lutningen i stokastisk lutningsnedstigning (SGD) för att mäta vikten av träningsdata, vilket visar att ett litet delprov i vissa fall är tillräckligt för träning.
Are All Training Examples Created Equal? An Empirical Study
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}