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实体 data centric machine learning

data centric machine learning

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  1. RESEARCH · CL_95890 ·

    新研究表明数据集蒸馏效果不如核心集选择

    一篇新的研究论文批判性地评估了数据集蒸馏（DD）方法，发现它们通常不如更简单的核心集选择（CS）策略，尤其是在ImageNet等大规模数据集上。该研究将七种最先进的DD方法与三种CS策略进行了基准测试，结果显示DD方法的计算成本可能更高，且实际优势有限。核心集还能更好地覆盖原始数据分布。