Data Subset Selection
데이터 부분집합 선택
전체 학습 데이터에서 품질과 다양성이 높고 과업 범위를 잘 대표하는 샘플만 골라 학습에 사용하는 기법입니다. 중복되거나 신호가 약한 예제를 제거하면 Gradient가 더 선명해지고 학습 비용이 줄어듭니다. DEITA, DELIFT, Coreset Selection 등이 이 목적에 활용됩니다.
데이터 부분집합 선택
전체 학습 데이터에서 품질과 다양성이 높고 과업 범위를 잘 대표하는 샘플만 골라 학습에 사용하는 기법입니다. 중복되거나 신호가 약한 예제를 제거하면 Gradient가 더 선명해지고 학습 비용이 줄어듭니다. DEITA, DELIFT, Coreset Selection 등이 이 목적에 활용됩니다.
