arXiv ID:
2601.21296
基于信息量与效用理论的数据集蒸馏方法研究 / Grounding and Enhancing Informativeness and Utility in Dataset Distillation
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为InfoUtil的理论框架,通过结合博弈论和梯度分析,从海量数据中智能筛选出既包含关键信息又对模型训练至关重要的少量核心样本,从而在保持高性能的同时大幅压缩数据集规模。