डेटासेट डिस्टिलेशन माध्यम से फैक्टराइजेशन

इस पेपर में, हम डेटासेट डिस्टिलेशन (DD) का एक नई परिप्रेक्ष्य से अध्ययन करते हैं और एक डेटासेट फैक्टराइजेशन दृष्टिकोण, जिसे HaBa कहा गया है, प्रस्तुत करते हैं, जो किसी भी मौजूदा DD बेसलाइन के लिए प्लग-एंड-प्ले रणनीति है। पारंपरिक DD दृष्टिकोणों के विपरीत जो डिस्टिल्ड और प्रतिनिधि नमूने उत्पन्न करने का लक्ष्य रखते हैं, HaBa एक डेटासेट को दो घटकों में विघटित करने की खोज करता है: डेटा हॉल्यूसीनेशन नेटवर्क और बेस, जहां बाद वाला पूर्व में फीड किया जाता है ताकि इमेज सैंपल पुनर्निर्माण किया जा सके। बेस और हॉल्यूसीनेशन नेटवर्क के बीच के लचीले संयोजन, इसलिए, डिस्टिल्ड डेटा को गुणात्मक रूप से जानकारी के लाभ के साथ सुसज्जित करते हैं, जो डिस्टिल्ड डेटासेट की प्रतिनिधित्व क्षमता को बढ़ाते हैं। संकुचन परिणामों की डेटा दक्षता को और बढ़ाने के लिए, हम परिणामस्वरूप हॉल्यूसीनेशन नेटवर्क और बेस पर एक जोड़ी प्रतिकूल अंतर-संवेदनशील सीमाएं भी प्रस्तुत करते हैं, जो उत्पन्न चित्रों की विविधता को बढ़ाते हैं और फैक्टराइजेशन में अधिक विवेचनात्मक जानकारी इंजेक्ट करते हैं। व्यापक तुलना और प्रयोग दर्शाते हैं कि हमारी विधि पिछले सर्वोत्तम तकनीकों की तुलना में डाउनस्ट्रीम वर्गीकरण कार्यों पर महत्वपूर्ण सुधार प्राप्त कर सकती है, जबकि संकुचित पैरामीटर की कुल संख्या को 65\% तक कम करती है। इसके अलावा, हमारे दृष्टिकोण द्वारा डिस्टिल्ड डेटासेट भी क्रॉस-आर्किटेक्चर सामान्यीकरण में बेसलाइन विधियों की तुलना में 10\% अधिक सटीकता प्राप्त करते हैं। हमारा कोड उपलब्ध है https: //github. com/Huage001/DatasetFactorizationhere।