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#CIFAR-100
使用MTT实现数据集蒸馏:通过匹配训练轨迹生成小规模高质量合成数据集
2 个月前
MTT (Matching Training Trajectories)是一种新颖的数据集蒸馏方法,通过优化合成数据以匹配真实数据上的网络训练轨迹,可以生成规模很小但效果很好的合成数据集。本文详细介绍了MTT的原理、实现方法及其在图像分类和纹理合成等任务上的应用。
Dataset Distillation
CVPR 2022
CIFAR-100
ImageNet
Synthetic Data
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
mtt-distillation
通过匹配训练轨迹实现数据集蒸馏,减少模型训练所需的真实数据集数量并保持高性能。适用于ImageNet等大规模数据集,可生成低支撑的合成数据集和可拼接纹理。项目提供详细的实现步骤和代码,从下载仓库、生成专家轨迹到数据集蒸馏,帮助用户快速开始应用。还提供可视化工具和超参数设置指南,满足不同需求。此方法显著提高了模型训练效率,适合学术研究和工业应用。
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