样本重要性估计

面向动态数据剪枝的批损失分数

Batch Loss Score for Dynamic Data Pruning

对视觉模型训练而言，BLS 提供了一种无需逐样本损失即可估计样本重要性的三行代码级方案，可直接嵌入现有动态数据剪枝流程，在检测、分割、视频等逐样本损失难以获取的复杂损失场景下实现 20%-50% 的无损剪枝加速。