本文提出了一种名为数据集精简的数据高效学习方法，该方法从大量数据中学习到一组信息丰富的合成样本来训练深度神经网络，并将此目标表述为深度神经网络权重梯度匹配问题，此技术在计算机视觉基准测试中表现出较高性能，并且在有限的内存和计算宝贵的情况下实现了不俗的成绩。
Jun, 2020
通过数据规则特征，提出一种生成多种合成数据的紧凑型训练数据的新型压缩框架，并开发出有效的优化技术，提高了训练数据信息的压缩质量。
May, 2022
通过分布匹配的方法，我们提出了一种新的数据集精简方法，有效地减少了计算资源的使用，使得数据集精简能够应用于更大的数据集和模型。
Jul, 2023
本文提出了一种有效的压缩框架，该框架通过匹配合成集和真实集之间的特征嵌入来增强特征的多样性，并结合早期增强模型和多形态的策略，显著提高了性能和效率，比现有的基准方法都要优越。
May, 2023
将大型数据集通过生成模型进行压缩，通过内类和间类损失优化样本集合关系，提高优化速度和适应大型数据集的能力。
Sep, 2023
本文提出了一种基于概率图模型和单步梯度匹配的高效数据集压缩方法，能够在保持性能的前提下将数据集大小缩减 90%。
Jun, 2022
通过设计一个综合的框架，实现了软分类感知匹配和调整学习速率的策略，从而在小型和大型数据集压缩上建立了基准，显著提高了模型训练效率。
Apr, 2024
本文提出了一种针对超参数搜索的新型超参数校准数据集压缩（HCDC）算法，通过匹配通过隐式微分和高效逆 Hessian 逼近计算的超参数梯度来生成合成的验证数据集，实验证明该框架有效地维持了模型的验证性能排名，并加速了基于图像和图形的超参数 / 架构搜索任务。
May, 2024
本文提出了一种使用对比信号的数据集精简方法，被称为 Dataset Condensation with Contrastive signals (DCC)，通过修改损失函数使得 DC 方法能够有效捕捉类之间的差异，实验结果表明 DCC 方法在细粒度图像分类和不断学习任务上表现出了优越性。
Feb, 2022
本研究提供了首个大规模的 Dataset Condensation 标准化基准，通过其生成的数据集全面反映了浓缩方法的通用性和有效性，并报告了许多有见地的发现，为未来的发展开辟了新的可能性。
Jul, 2022