11月30日，全球第一所人工智能大學(xué)——穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學(xué)（MBZUAI），在 arXiv 預(yù)印平臺發(fā)布了題為《大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)集蒸餾》（Dataset Distillation in Large Data Era）的文章。

數(shù)據(jù)蒸餾應(yīng)用及當(dāng)前挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)集蒸餾（Dataset distillation）引起了計算機視覺和自然語言處理各個領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。

數(shù)據(jù)集蒸餾的目的是從大型數(shù)據(jù)集中生成較小但具有代表性的子集，從而可以有效地訓(xùn)練模型，同時評估原始測試數(shù)據(jù)分布以實現(xiàn)良好的性能。

隨著數(shù)據(jù)和模型規(guī)模的不斷增長，這種數(shù)據(jù)集蒸餾概念在大數(shù)據(jù)時代變得更加重要，因為數(shù)據(jù)集通常非常龐大，帶來存儲、計算和處理方面的挑戰(zhàn)。

一般來說，數(shù)據(jù)集蒸餾可以提供公平的競爭環(huán)境，使計算和存儲資源有限的研究人員能夠參與最先進的基礎(chǔ)模型訓(xùn)練和應(yīng)用程序開發(fā)，例如在當(dāng)前的大數(shù)據(jù)和大模型政權(quán)中負擔(dān)得起的 ChatGPT 和 Stable Diffusion。此外，通過使用蒸餾數(shù)據(jù)集，有可能減輕一些數(shù)據(jù)隱私問題，因為原始的、個人可識別的數(shù)據(jù)點可能會被排除在蒸餾版本之外。

最近，在各個研究和應(yīng)用領(lǐng)域采用大型模型和大數(shù)據(jù)已成為顯著趨勢。然而，許多先前的數(shù)據(jù)集蒸餾方法主要針對 CIFAR、Tiny-ImageNet 和下采樣 ImageNet-1K 等數(shù)據(jù)集，發(fā)現(xiàn)將其框架擴展到更大的數(shù)據(jù)集（例如完整的 ImageNet-1K）具有挑戰(zhàn)性。這表明這些方法尚未完全按照當(dāng)代的進步和主流方法論發(fā)展。

提取各種大規(guī)模數(shù)據(jù)集，優(yōu)于所有先前方法

許多先前的工作旨在與原始數(shù)據(jù)集的各個方面保持一致，例如匹配訓(xùn)練權(quán)重軌跡、梯度、特征/BatchNorm 分布等。

在該研究中，研究人員展示了如何提取各種大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以實現(xiàn)優(yōu)于所有先前方法的最佳精度。

在此，MBZUAI 研究人員將注意力擴展到 ImageNet-1K 數(shù)據(jù)集之外，以 224×224 的傳統(tǒng)分辨率進入完整 ImageNet-21K 的未知領(lǐng)域。這標志著在處理如此龐大的數(shù)據(jù)集以進行數(shù)據(jù)集蒸餾任務(wù)方面的開創(chuàng)性努力。其方法利用簡單而有效的課程學(xué)習(xí)框架。精心解決每個方面，并制定強大的策略來有效地訓(xùn)練完整的 ImageNet-21K，確保捕獲全面的知識。

具體來說，根據(jù)先前的研究，該方法最初訓(xùn)練一個模型，將原始數(shù)據(jù)集中的知識封裝在其密集參數(shù)中。然而，研究人員引入了一個精煉的訓(xùn)練方案，超越了 Ridnik 等人在 ImageNet-21K 上的結(jié)果。

在數(shù)據(jù)恢復(fù)/合成階段，研究人員采用一種策略學(xué)習(xí)方案，根據(jù)區(qū)域的難度順序更新部分圖像裁剪：從簡單過渡到困難，反之亦然。通過在不同的訓(xùn)練迭代中調(diào)整 RandomReiszedCrop 數(shù)據(jù)增強的下限和上限來調(diào)節(jié)這一進程。

在數(shù)據(jù)合成過程中引入了一種簡單而有效的課程數(shù)據(jù)增強（Curriculum Data Augmentation，CDA），它在大規(guī)模 ImageNet-1K 和 21K 上獲得了在 IPC（每類圖像）50 下的準確率 63.2% 和在 IPC 20 下的 36.1% 的準確率。

值得注意的是，研究人員觀察到這種簡單的學(xué)習(xí)方法極大地提高了合成數(shù)據(jù)的質(zhì)量。在論文中，研究人員深入研究了與課程學(xué)習(xí)框架相關(guān)的數(shù)據(jù)合成的三種學(xué)習(xí)范式。首先是標準課程學(xué)習(xí)，其次是其替代方法，逆向課程學(xué)習(xí)。最后，還考慮了基本的和以前使用的不斷學(xué)習(xí)的方法。

最后，研究表明，通過將所有增強功能集成在一起，所提出的模型在 ImageNet-1K/21K 上的 Top-1 準確率比當(dāng)前最先進的模型高出 4% 以上，并且首次縮小了差距 與其全數(shù)據(jù)訓(xùn)練對應(yīng)物相比，絕對值不到 15%。

此外，該研究代表了標準 224×224 分辨率下大規(guī)模 ImageNet-21K 數(shù)據(jù)集蒸餾的首次成功。

其代碼和 20 個 IPC、2K 恢復(fù)預(yù)算的精煉 ImageNet-21K 數(shù)據(jù)集可在 GitHub中找到。