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SCAN: A Contrastive Pre-training Initialization Method for Data Efficiency
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内容提要
本研究提出了一种动态数据集修剪方法，解决了对比预训练中的数据效率问题。实验结果表明，该方法在多个下游数据集上优于传统静态选择方法。
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关键要点
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本研究提出了一种动态数据集修剪方法，解决了对比预训练中的数据效率问题。
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实验结果表明，该方法在多个下游数据集上优于传统静态选择方法。
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使用该方法的预训练模型性能几乎未受影响，且在转化后的核心集的下游性能上显著提高。
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