Какие существуют подходы к оптимизации процесса генерации подмножеств данных?

Некоторые подходы к оптимизации процесса генерации подмножеств данных:

• Метод дистилляции. habr.com Суть подхода в обучении более простых моделей на основе поведения более сложной на изначально определённой выборке данных. habr.com Модель с большим числом параметров называется учителем, а модель, получаемая путём дистилляции, — учеником. habr.com
• Ограничение размера вариантов. habr.com Например, можно ограничить размер вариантов до длины 10–12 слов. habr.com Это позволит выполнить предварительную токенизацию вариантов, сохранить полученные вектора в БД и избавить процесс генерации от работы токенизирующего модуля. habr.com
• Использование детектора бинарного вектора признаков. habr.com Этот подход позволяет повысить быстродействие сети. habr.com Вводя инструменты контроля за результатом работы генерирующего алгоритма, можно существенно очистить изначальный массив данных, что потребует меньше ресурсов для сети. habr.com
• Использование алгоритмов, учитывающих ресурсы. neerc.ifmo.ru Такие алгоритмы позволяют найти компромисс между эффективностью и количеством вычислительных ресурсов. neerc.ifmo.ru Для этого они добавляют вычислительную стоимость к функции потерь в качестве ограничения ресурсов. neerc.ifmo.ru