研究人员推出了一种新颖且简单的方法 Few-Medoids,用于少样本知识蒸馏中的共核选择。该技术通过选择最接近每个类别质心的样本来识别代表性数据子集。在各种图像分类任务和模型架构上的实验表明,Few-Medoids 的性能始终优于随机选择和其他共核选择策略。 AI
影响 简化了训练小型模型的选择过程,可能加速开发和部署。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍机器学习中一种新共核选择方法的论文。
- arXiv
- Coreset selection
- Few-Medoids
- herd behavior
- image classification
- k-center Greedy
- knowledge distillation
- transformer networks
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →