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发现缪斯：通过损失轨迹识别核心集
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内容提要
本研究提出了一种新的核心集选择度量——损失轨迹相关性（LTC），有效识别关键训练样本，从而提升深度学习模型在实时或资源受限环境中的可扩展性与效率。
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关键要点
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本研究提出了一种新的核心集选择度量——损失轨迹相关性（LTC）。
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LTC能够有效识别驱动泛化的关键训练样本。
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该方法提升了深度学习模型在实时或资源受限环境中的可扩展性与效率。
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研究结果表明，LTC在CIFAR-100和ImageNet-1k数据集上展现出与现有先进方法相当或更优的准确性。
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LTC的计算效率高，推动了核心集选择的可扩展性与高效数据集优化。
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