使用有损图像压缩扩大训练数据规模
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。给定一组数字图像数据集,通过使用数据压缩进行存储优化,我们提出了一个描述样本大小和每个图像的位数与测试误差共同演变的 ' 存储缩放定律 '。我们通过图像压缩的理想模型以及两个计算机视觉任务的实证验证来证明了该定律的有效性,并展示了通过优化压缩级别在给定存储空间下训练模型的显著降低测试误差的潜在好处。最后,我们研究了随机化压缩级别的可能益处。
通过数据压缩进行存储优化,提出了描述样本大小和每个图像的位数与测试误差共同演变的存储缩放定律。实证验证证明了该定律的有效性,并展示了通过优化压缩级别在给定存储空间下降低测试误差的潜在好处。研究了随机化压缩级别的可能益处。