Die Erweiterung von RDED, um die Diversität und den Realismus der Softlabels zu optimieren, anstatt sie nur aus einem vortrainierten Modell zu übernehmen, könnte folgende Auswirkungen haben:
Verbesserte Generalisierung: Durch die Optimierung der Softlabels könnte die Modellgeneralisierung verbessert werden, da die Softlabels genauer und besser an die spezifischen Merkmale der Daten angepasst wären.
Höhere Leistung: Eine präzisere Anpassung der Softlabels könnte zu einer insgesamt höheren Leistung des Modells führen, da die Softlabels besser mit den tatsächlichen Merkmalen der Daten übereinstimmen würden.
Flexibilität: Die Optimierung der Softlabels würde dem Modell mehr Flexibilität bieten, da es in der Lage wäre, die Labels an die spezifischen Anforderungen des Datensatzes anzupassen, anstatt nur auf vorgefertigte Labels angewiesen zu sein.
Komplexität: Die Optimierung der Softlabels könnte die Komplexität des Modells erhöhen, da zusätzliche Schritte zur Anpassung der Labels erforderlich wären. Dies könnte zu einem höheren Rechenaufwand führen.
Insgesamt könnte die Optimierung der Softlabels in RDED zu einer präziseren und effektiveren Datenverdichtung führen, was sich positiv auf die Leistung und Generalisierungsfähigkeit des Modells auswirken würde.