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样本价值随学习器变化：crossover 边界移动
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 发布一项受控实验研究，探讨 coreset 选择中 easy-first 与几何覆盖准则的 crossover 边界是否由数据固定。研究在低分辨率 ImageNet-100 上进行，发现该边界并非固定，而是随目标学习器变化：将 ResNet-18 宽度加倍后，crossover 从每类 57 个样本移至 85 个。研究据此提出，样本价值只相对于学习器而定义。目前该工作为单一报道，尚无后续进展。
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最新进展10月3日 12:00
研究显示 ResNet-18 加宽使 crossover 从每类 57 个样本移至 85 个。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）研究：样本价值只相对于学习器而定义，ResNet-18 加宽使 crossover 从 57 移至 85 样本/类
一项受控实验表明，coreset 选择中 easy-first 与几何覆盖准则的 crossover 边界并非由数据固定，而是随目标学习器变化：在低分辨率 ImageNet-100 上，将 ResNet-18 宽度加倍使 crossover 从每类 57 个样本移至 85 个。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。