dataset-distillation
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.
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.
