Distilled Datasets
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https://github.com/google-research/google-research/tree/master/kip
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资源简介：
Distilled Datasets是通过应用一种新颖的基于核的元学习框架创建的，用于数据集蒸馏，特别是在使用无限宽卷积神经网络时。这些数据集在多个图像分类任务上实现了最先进的结果，例如在CIFAR10图像分类任务上，仅使用10个数据点（原始数据集的0.02%）就能达到超过65%的测试准确率。这些数据集不仅在大小上显著减小，而且在性能上保持高效，适用于核岭回归和神经网络训练，为训练效率和有用特征提取提供了价值。
提供机构：
DeepMind
创建时间：
2021-07-28
