데이터셋 증류
대규모 원본 데이터셋을 소수의 학습 가능한 합성 샘플로 압축하는 기법이다. 합성 샘플은 원본의 학습 동작과 클래스 구별 구조를 보존하도록 최적화되어 저장공간을 크게 줄이면서도 학습 신호를 전달한다. 본 논문에서는 소스 정보를 소량의 'anchors'로 보존하는 용도로 사용된다.