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H11-M11_以數據蒸餾為基礎的小樣本學習方法
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Drop2Sparse為改良的 資料集蒸餾 (Dataset Distillation, DD) 方法,透過 隨機稀疏化 (random sparsification) 已訓練完成的模型,產生具多樣性與正則化效果的子網路,進而提升合成資料集的品質與泛化能力。其用途為:
• 分類任務:影像分類基準(CIFAR-10/100,...