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GLaDGLaD
Generalizing Dataset Distillation via Deep Generative Prior
解决的问题：现有的数据集蒸馏方法无法推广到新的架构并扩展到高分辨率数据集。
算法流程图：
图 2. 与以往所有方法直接将数据集蒸馏为合成像素不同，我们的新方法 GLaD 是将其蒸馏到深度生成先验的潜在空间中。这在输出的合成图像中强制施加了可调节的连贯性，从而在新架构上实现更好的泛化效果。
算法框架：
一些论文中用到的Distillation algorithm：
