少ない合成データセットを使ってリアルデータセットを用いた学習と同等の性能を得ることを目的とした、新しいデータ蒸留アプローチを提案。リアルデータと合成データを使って、ある程度回数ネットワークを更新した後の重みが近くなるようなLoss(Long-Range Parameter Matching)を用いて合成データを更新していく手法を提案。