Exploring the Impact of Dataset Bias on Dataset Distillation

📄 arXiv: 2403.16028v1 📥 PDF

作者: Yao Lu, Jianyang Gu, Xuguang Chen, Saeed Vahidian, Qi Xuan

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-03-24

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💡 一句话要点

探讨数据集偏差对数据集蒸馏的影响

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 数据集蒸馏 数据集偏差 合成数据集 机器学习 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有的数据集蒸馏方法通常假设数据集是无偏的，忽视了数据集内部可能存在的偏差问题。
  2. 本文通过构建偏差数据集CMNIST-DD和CCIFAR10-DD，系统性地研究数据集偏差对数据集蒸馏的影响。
  3. 实验结果显示，原始数据集中的偏差显著影响合成数据集的性能，强调了识别和减轻偏差的重要性。

📝 摘要（中文）

数据集蒸馏（DD）是一种有前景的技术，旨在合成一个较小的数据集，以保留原始数据集中的关键信息。然而，现有的DD方法通常假设数据集是无偏的，忽视了数据集内部可能存在的偏差问题。为填补这一空白，本文系统性地研究了数据集偏差对DD的影响。我们构建了两个偏差数据集CMNIST-DD和CCIFAR10-DD，并利用现有DD方法在这些数据集上生成合成数据集，评估其性能。实验结果表明，原始数据集中的偏差显著影响了合成数据集的性能，强调了在DD过程中识别和减轻原始数据集偏差的必要性。最后，我们在偏差数据集的背景下重新定义了DD。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决数据集蒸馏过程中对数据集偏差的忽视问题。现有方法未能考虑数据集内部的偏差，可能导致合成数据集性能下降。

核心思路：通过构建两个偏差数据集，CMNIST-DD和CCIFAR10-DD，系统性地分析偏差对数据集蒸馏的影响，从而提出在偏差背景下重新定义数据集蒸馏的必要性。

技术框架：研究流程包括构建偏差数据集、应用现有的DD方法生成合成数据集，并对合成数据集进行性能评估。主要模块包括数据集构建、合成数据集生成和性能评估。

关键创新：本文首次在数据集蒸馏领域探讨数据集偏差的影响，提出了在偏差数据集背景下重新定义数据集蒸馏的思路，填补了相关研究的空白。

关键设计：在构建偏差数据集时，采用了特定的偏差引入策略，并在合成数据集生成过程中使用了现有的DD方法，评估时遵循标准流程以确保结果的可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，原始数据集中的偏差在大多数情况下显著影响合成数据集的性能，强调了在数据集蒸馏过程中识别和减轻偏差的重要性。具体而言，合成数据集的性能在偏差存在时下降了XX%，显示出偏差对模型训练的深远影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器学习模型的训练优化、数据集构建和数据预处理等。通过识别和减轻数据集偏差，能够提高合成数据集的质量，从而提升模型的训练效率和性能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Dataset Distillation (DD) is a promising technique to synthesize a smaller dataset that preserves essential information from the original dataset. This synthetic dataset can serve as a substitute for the original large-scale one, and help alleviate the training workload. However, current DD methods typically operate under the assumption that the dataset is unbiased, overlooking potential bias issues within the dataset itself. To fill in this blank, we systematically investigate the influence of dataset bias on DD. To the best of our knowledge, this is the first exploration in the DD domain. Given that there are no suitable biased datasets for DD, we first construct two biased datasets, CMNIST-DD and CCIFAR10-DD, to establish a foundation for subsequent analysis. Then we utilize existing DD methods to generate synthetic datasets on CMNIST-DD and CCIFAR10-DD, and evaluate their performance following the standard process. Experiments demonstrate that biases present in the original dataset significantly impact the performance of the synthetic dataset in most cases, which highlights the necessity of identifying and mitigating biases in the original datasets during DD. Finally, we reformulate DD within the context of a biased dataset. Our code along with biased datasets are available at https://github.com/yaolu-zjut/Biased-DD.