核心概念
従来のクラス特化型データセット蒸留のパラダイムは、蒸留量の非効率な利用とクラス間特徴の軽視という制限があるため、本論文では、クラス間特徴補償器(INFER)を用いた新しい「全クラス対応インスタンス」パラダイムを提案する。
要約
クラス間特徴補償器による効率的なデータセット蒸留:論文要約
Xin Zhang, Jiawei Du, Ping Liu, & Joey Tianyi Zhou. (2024). Breaking Class Barriers: Efficient Dataset Distillation via Inter-Class Feature Compensator. arXiv preprint arXiv:2408.06927v2.
大規模データセットの必要性に対処するため、従来のクラス特化型データセット蒸留の制限を克服し、より効率的かつ効果的な蒸留手法を開発すること。