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TOOL · CL_206418 · Aug 18 · 04:00

新方法使用 K 最近邻图进行高效核心集选择

研究人员开发了一种新颖的高效核心集选择方法 KNNG-CS，该方法利用 K 最近邻图。该方法旨在通过选择一个更小、更具代表性的训练数据子集来降低模型训练的计算成本。与先前需要密集成对距离或大型矩阵的方法不同，KNNG-CS 利用局部邻域结构来估计数据项的重要性，从而显著减少选择时间和内存使用量，同时保持可比的准确性。