用于数据集蒸馏的神经谱分解

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文提出了一种通用的神经谱分解框架，用于数据集蒸馏，解决了传统方法未能考虑整个数据集作为低秩高维观测的问题。该方法通过学习谱张量和变换矩阵，能够高效地重构数据分布，并在多个基准上实现了先进的性能。

神经网络使用分布式数据集精炼方法，转化为节省内存的分布式表示。联邦精炼方法在TinyImageNet和ImageNet-1K数据集上取得最先进结果，ImageNet-1K数据集上优于先前方法6.9%。

ImageNet-1K TinyImageNet 分布式数据集精炼 数据集 神经网络 联邦精炼方法
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