基于深度支持向量的实用数据集蒸馏

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本文介绍了一种新的数据集提炼方法，通过添加深度KKT（DKKT）损失来增强模型知识。实验结果表明，该方法在CIFAR-10数据集上优于基线分布匹配提炼方法，并且深度支持向量（DSVs）提供了独特信息，提升了性能。

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