Few-Medoids: An Embarrassingly Simple Coreset Selection Method for Few-Shot Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2607.05891v1 📥 PDF

作者: Cemil-Andrei Dilmac, Florinel-Alin Croitoru, Radu Tudor Ionescu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-07-07

备注: Accepted at KES 2026

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Few-Medoids方法以解决少样本知识蒸馏中的核心集选择问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 少样本学习 知识蒸馏 核心集选择 图像分类 卷积网络 变换器网络

📋 核心要点

  1. 现有的样本选择策略在少样本知识蒸馏中往往难以超越随机选择的基线，导致训练效率低下。
  2. 本文提出的Few-Medoids方法通过选择每个类别最接近质心的样本，简化了核心集选择过程。
  3. 实验结果表明，Few-Medoids在多个数据集上均能超越随机选择基线和其他核心集选择策略，表现出良好的效果。

📝 摘要（中文）

核心集选择旨在从庞大的数据集中识别出一个小而高度代表性的子集，以提高模型训练的效率。在少样本知识蒸馏（KD）设置中，这一问题依然具有挑战性。本文展示了一种名为Few-Medoids的简单核心集选择策略，该方法选择每个类别最接近质心（平均图像）的样本。我们在四个数据集上进行了广泛的KD实验，涵盖了多种图像分类问题，并使用了三对教师-学生模型，包括卷积网络和变换器网络。尽管该方法简单，但实验证明Few-Medoids能够持续超越随机选择基线及其他核心集选择策略，因此我们认为Few-Medoids可以作为未来核心集选择研究中常用基线的替代方案。我们公开发布了代码以便复现结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是在少样本知识蒸馏中，如何有效选择代表性样本以构建核心集的问题。现有方法在样本选择上存在效率低下和效果不佳的痛点，尤其是在面对大规模数据集时。

核心思路：Few-Medoids方法的核心思路是选择每个类别中最接近其质心的样本。这种方法简单易行，能够有效提高样本选择的代表性，从而提升模型训练的效率。

技术框架：该方法的整体架构包括数据集的预处理、质心计算、样本选择和模型训练四个主要阶段。首先对数据集进行处理，然后计算每个类别的质心，接着选择最接近质心的样本，最后利用这些样本进行知识蒸馏训练。

关键创新：Few-Medoids的最大创新在于其简单性和有效性，能够在不复杂化选择过程的情况下，持续超越传统的样本选择方法，如herding或k-center Greedy。

关键设计：在实现过程中，关键设计包括质心的计算方式、样本选择的距离度量，以及与教师模型的配合策略。这些设计确保了选择的样本在类别间的代表性和多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，Few-Medoids方法在多个数据集上均能显著超越随机选择基线，具体提升幅度达到XX%。与其他核心集选择策略相比，Few-Medoids在性能上表现出更高的稳定性和一致性，证明了其有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像分类、目标检测等计算机视觉任务，尤其是在数据稀缺的场景中。通过提高少样本知识蒸馏的效率，Few-Medoids方法能够帮助研究人员和工程师在资源有限的情况下训练出更高效的模型，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Coreset selection aims to identify a small and highly representative subset of a massive dataset for efficient model training. The problem remains challenging even in the few-shot knowledge distillation (KD) setup, where a full-scale pre-trained teacher informs the student network. Typical sample selection strategies often struggle to surpass the random selection baseline. In this paper, we showcase few-medoids, an embarrassingly simple coreset selection strategy that chooses the samples closest to the centroid (average image) of each class. We present extensive KD experiments on four datasets, covering a wide range of image classification problems, and three teacher-student model pairs, comprising both convolutional and transformer networks. Although the proposed method is embarrassingly simple, our empirical results indicate that few-medoids is able to consistently surpass the random selection baseline, as well as the other coreset selection strategies. We therefore consider that few-medoids can be used as a drop-in replacement for commonly-used baselines (e.g. herding or k-center Greedy), in future research on coreset selection. To reproduce the reported results, we publicly release our code at https://github.com/CemilAndreiDilmac/Few-Shot-KD-Coreset.