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  1. RESEARCH · CL_109613 ·

    新的 IF-Beta 框架通过数据剪枝简化知识蒸馏

    研究人员开发了 IF-Beta，一个利用可学习数据剪枝的高效知识蒸馏新框架。该方法结合了影响函数和 Beta 分布参数化采样策略，以识别和选择对蒸馏最有影响的数据子集。IF-Beta 旨在通过使学生模型能够使用更少的数据和计算进行训练，同时在蒸馏全数据集时仍能取得优于现有方法的性能，从而降低知识蒸馏的计算开销。