SCAR: A Characterization Scheme for Multi-Modal Dataset

📄 arXiv: 2508.19659v1 📥 PDF

作者: Ri Su, Zhao Chen, Caleb Chen Cao, Nan Tang, Lei Chen

分类: cs.LG

发布日期: 2025-08-27

备注: 6 pages, 3 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SCAR方案以表征多模态数据集特性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据集表征 多模态学习 泛化能力 数据质量 基础数据集 数据获取策略 结构特性

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注数据数量和训练效率，忽视了数据质量的结构性方面，限制了泛化能力的提升。
  2. SCAR方案通过规模、覆盖、真实性和丰富性四个指标系统性表征数据集特性，捕捉稳定的内在结构。
  3. 实验结果表明，SCAR能够有效预测数据效用，并指导数据获取，提升多模态数据集的特性扩展效率。

📝 摘要（中文）

基础模型在多样任务中展现出卓越的泛化能力，这主要受训练数据特性的驱动。现有的数据中心方法如剪枝和压缩虽然旨在优化训练，但对数据属性如何影响泛化的理论洞察有限。本文提出SCAR，一个系统化的方案，通过四个关键指标（规模、覆盖、真实性和丰富性）来表征数据集的内在结构特性。与以往的数据中心度量不同，SCAR捕捉到在数据集扩展下保持不变的稳定特征，为数据理解提供了坚实的基础。基于这些结构特性，本文引入了基础数据集的概念，能够在不需要特定模型重训练的情况下，保留完整数据集的泛化行为。通过对多模态数据集的实验验证了SCAR在预测数据效用和指导数据获取方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有数据中心方法对数据特性理解不足的问题，尤其是在样本扩展时对数据质量结构的忽视。

核心思路：SCAR通过四个关键指标（规模、覆盖、真实性和丰富性）系统性地表征数据集的内在特性，提供了一种稳定的特征捕捉方式，以支持数据理解和泛化能力的提升。

技术框架：SCAR的整体架构包括数据特性表征模块、基础数据集构建模块和数据补全策略模块。首先，通过四个指标分析数据集特性；然后，构建基础数据集以保留泛化行为；最后，基于泛化偏差开发数据补全策略。

关键创新：SCAR的主要创新在于其稳定性和通用性，能够在数据集扩展过程中保持特征不变，区别于以往方法对数据数量的单一关注。

关键设计：在设计中，SCAR采用了特定的参数设置来优化每个指标的计算，确保在多模态任务中有效捕捉到数据的结构性特征。

📊 实验亮点

实验结果显示，SCAR在多种多模态数据集和模型架构上均表现出色，能够有效预测数据效用，指导数据获取，提升了数据集特性扩展的效率，具体性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

SCAR方案在多模态数据集的特性分析、数据获取和优化训练策略等领域具有广泛的应用潜力。其能够帮助研究人员更好地理解数据集特性，从而在实际应用中提升模型的泛化能力和训练效率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Foundation models exhibit remarkable generalization across diverse tasks, largely driven by the characteristics of their training data. Recent data-centric methods like pruning and compression aim to optimize training but offer limited theoretical insight into how data properties affect generalization, especially the data characteristics in sample scaling. Traditional perspectives further constrain progress by focusing predominantly on data quantity and training efficiency, often overlooking structural aspects of data quality. In this study, we introduce SCAR, a principled scheme for characterizing the intrinsic structural properties of datasets across four key measures: Scale, Coverage, Authenticity, and Richness. Unlike prior data-centric measures, SCAR captures stable characteristics that remain invariant under dataset scaling, providing a robust and general foundation for data understanding. Leveraging these structural properties, we introduce Foundation Data-a minimal subset that preserves the generalization behavior of the full dataset without requiring model-specific retraining. We model single-modality tasks as step functions and estimate the distribution of the foundation data size to capture step-wise generalization bias across modalities in the target multi-modal dataset. Finally, we develop a SCAR-guided data completion strategy based on this generalization bias, which enables efficient, modality-aware expansion of modality-specific characteristics in multimodal datasets. Experiments across diverse multi-modal datasets and model architectures validate the effectiveness of SCAR in predicting data utility and guiding data acquisition. Code is available at https://github.com/McAloma/SCAR.