使用特權資訊減少資料集

本文提出了一種新的資料集減少方法DRUPI,它可以在減少資料集的同時合成特權資訊,如特徵標籤或注意力標籤,為模型訓練提供額外的監督信號,從而提高模型的泛化能力。