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Dataset Distillation: A Comprehensive Review
Dataset Distillation: A Comprehensive Review
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Dataset Distillation: A Comprehensive Review

Yu, Ruonan ; Liu, Songhua ; Wang, Xinchao

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2024-01, Vol.46 (1), p.150-170 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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Importance-aware adaptive dataset distillation
Importance-aware adaptive dataset distillation
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Importance-aware adaptive dataset distillation

Li, Guang ; Togo, Ren ; Ogawa, Takahiro ; Haseyama, Miki

Neural networks, 2024-04, Vol.172, p.106154-106154, Article 106154 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier Ltd

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DDEP: Evolutionary pruning using distilled dataset
DDEP: Evolutionary pruning using distilled dataset
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DDEP: Evolutionary pruning using distilled dataset

Wang, Xingwang ; Sun, Yafeng ; Chen, Xinyue ; Xu, Haixiao

Information sciences, 2024-02, Vol.659, p.120048, Article 120048 [Periódico revisado por pares]

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4
Using Mixture of Experts to accelerate dataset distillation
Using Mixture of Experts to accelerate dataset distillation
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Using Mixture of Experts to accelerate dataset distillation

Xu, Zhi ; Fu, Zhenyong

Journal of visual communication and image representation, 2024-04, Vol.100, p.104137, Article 104137 [Periódico revisado por pares]

Elsevier Inc

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5
A Comprehensive Survey of Dataset Distillation
A Comprehensive Survey of Dataset Distillation
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A Comprehensive Survey of Dataset Distillation

Lei, Shiye ; Tao, Dacheng

IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2024-01, Vol.46 (1), p.17-32 [Periódico revisado por pares]

IEEE

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6
Dataset Distillation Using Parameter Pruning
Dataset Distillation Using Parameter Pruning
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Dataset Distillation Using Parameter Pruning

LI, Guang ; TOGO, Ren ; OGAWA, Takahiro ; HASEYAMA, Miki

IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 2024/06/01, Vol.E107.A(6), pp.936-940 [Periódico revisado por pares]

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

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7
One-Shot Federated Learning with Label Differential Privacy
One-Shot Federated Learning with Label Differential Privacy
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One-Shot Federated Learning with Label Differential Privacy

Chen, Zikang ; Zhou, Changli ; Jiang, Zhenyu

Electronics (Basel), 2024-05, Vol.13 (10), p.1815 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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8
Training data selection based on dataset distillation for rapid deployment in machine-learning workflows
Training data selection based on dataset distillation for rapid deployment in machine-learning workflows
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Training data selection based on dataset distillation for rapid deployment in machine-learning workflows

Jeong, Yuna ; Hwang, Myunggwon ; Sung, Wonkyung

Multimedia tools and applications, 2023-03, Vol.82 (7), p.9855-9870 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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9
Coreset Discovery for Machine Learning Problems
Coreset Discovery for Machine Learning Problems
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Coreset Discovery for Machine Learning Problems

Tereshchenko, V. M. ; Zakala, P. A.

Cybernetics and systems analysis, 2024-03, Vol.60 (2), p.198-208 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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10
DistilNAS: Neural Architecture Search With Distilled Data
DistilNAS: Neural Architecture Search With Distilled Data
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DistilNAS: Neural Architecture Search With Distilled Data

Prabhakar, Swaroop N. ; Deshwal, Ankur ; Mishra, Rahul ; Kim, Hyeonsu

IEEE access, 2022, Vol.10, p.124990-124998 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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