Feinabgestimmte Labels: Mehr Granularität nicht immer besser

Eine neue Studie auf arXiv (2509.05130v1) untersucht, ob das Training von Klassifikationsmodellen mit feineren Labels immer zu besseren Ergebnissen führt. Die Autoren zeigen, dass die Wirkung stark von der geometrischen Struktur der Daten und ihrer Beziehung zur Labelhierarchie abhängt.

Die Analyse umfasst sowohl reale als auch synthetische Datensätze. Dabei wird deutlich, dass die Vorteile von fein granularen Labels nicht universell sind. Stattdessen spielen Faktoren wie die Größe des Datensatzes und die Kapazität des Modells eine entscheidende Rolle.

Die Erkenntnisse legen nahe, dass Entwickler bei der Auswahl der Trainingslabels sorgfältig abwägen sollten, ob eine höhere Granularität tatsächlich einen Nutzen bringt. Nur in bestimmten Szenarien – etwa bei ausreichend großen Datenmengen und leistungsfähigen Modellen – kann die Feinabstimmung die Klassifikationsgenauigkeit signifikant steigern.