科学家提出基于无约束噪声生成模型数据集蒸馏算法

华东理工大学与上海交通大学联合团队提出基于无约束噪声生成模型的数据集蒸馏算法，相关成果发表于《IEEE模式分析与机器智能汇刊》。该算法在蒸馏阶段引入自适应因子与扩展极小极大损失，部署阶段通过二次蒸馏技术针对大小分辨率数据集采用在线与离线策略，并适配生成对抗网络和扩散模型。理论证明该算法具备更低泛化误差，可提高蒸馏图像分布稳定性并有效节省训练与存储开销。