该研究提出了一种新的方法来识别训练图像中最具影响力的图像，并生成新的图像。通过模拟反学习合成图像，并增加训练损失，找出具有显著损失偏差的训练图像，并标记为有影响力的图像。与重新训练的方法相比，该方法具有优势。
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