大规模实验质疑数据集蒸馏优于核心集结论
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大规模实验质疑数据集蒸馏优于核心集结论
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AI 综述
针对数据集蒸馏常通过非标准协议被高估的问题，大规模实验表明部分 SOTA DD 方法在 ImageNet-1K 上大模型表现劣于或仅持平核心集，且构建成本显著更高。
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最新进展11月4日 13:00
重新思考用于分类的数据集蒸馏：蒸馏集表现优于核心集吗？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · ML重新思考用于分类的数据集蒸馏：蒸馏集表现优于核心集吗？
针对数据集蒸馏（DD）常通过非标准协议被高估的问题，大规模实验表明部分 SOTA DD 方法在 ImageNet-1K 等大模型上表现劣于或仅持平核心集（Coreset），且构建成本显著更高。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。