#ImageNet-1K

持续学习里OOD检测老退化，这篇论文讲清了原因，还给了免训练的TOOD校准方法，CIFAR上九成配置都能排前二。

想提升异构模型蒸馏效果？CoCaRS 用三种新模块解决特征冗余和系数敏感问题，实验在 CIFAR-100 和 ImageNet-1K 上表现更好。

这个研究把SAM的内扰动改成矩阵谱范数，再用Muon做外更新，在ImageNet的ViT和ResNet上准确率都最高。

想用数据集蒸馏来压缩训练集？这篇论文告诉你，现有DD方法在ImageNet上不比随机选子集好，还更贵，不如直接用核心集。