数据集蒸馏旨在从大型数据集中合成每类（IPC）少量图像，以在最小性能损失的情况下近似完整数据集训练。尽管在非常小的IPC范围内有效，但随着IPC增加，许多蒸馏方法变得不太有效甚至性能不如随机样本选择。论文对各种IPC范围下的最先进的基于轨迹匹配的蒸馏方法进行了研究，发现这些方法在增

数据集蒸馏旨在从大型数据集中合成每类（IPC）少量图像，以在最小性能损失的情况下近似完整数据集训练。尽管在非常小的IPC范围内有效，但随着IPC增加，许多蒸馏方法变得不太有效甚至性能不如随机样本选择。论文对各种IPC范围下的最先进的基于轨迹匹配的蒸馏方法进行了研究，发现这些方法在增