论文提出影响匹配（Inf-Match），不再模仿逐步梯度或训练轨迹，而是让合成数据与完整数据对收敛参数产生相近影响。其可微样本级估计器通过展开优化与一阶泰勒近似实现线性时间计算。作者报告Tiny-ImageNet在IPC=10时达31.5%，较NCFM高4.7个百分点，并扩展至Flickr30K视觉语言蒸馏。
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