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澳门电子游戏平台开户:·武进区将设立物业企业红黑名单

文章来源:澳门电子游戏平台开户    发布时间:2018年10月19日 05:18  【字号:      】

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论文地址:https://arxiv.org/abs/1805.04770

知识蒸馏(KD)包括将知识从一个机器学习模型(教师模型)迁移到另一个机器学习模型(学生模型)。一般来说,教师模型具有强大的能力和出色的表现,而学生模型则更为紧凑。通过知识迁移,人们希望从学生模型的紧凑性中受益,而我们需要一个性能接近教师模型的紧凑模型。本论文从一个新的角度研究知识蒸馏:我们训练学生模型,使其参数和教师模型一样,而不是压缩模型。令人惊讶的是,再生神经网络(BAN)在计算机视觉和语言建模任务上明显优于其教师模型。基于 DenseNet 的再生神经网络实验在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集上展示了当前最优性能,验证误差分别为 3.5% 和 15.5%。进一步的实验探索了两个蒸馏目标:(i)由 Max 教师模型加权的置信度(CWTM)和(ii)具有置换预测的暗知识(DKPP)。这两种方法都阐明了知识蒸馏的基本组成部分,说明了教师模型输出在预测和非预测类中的作用。

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(责任编辑:周清泉)

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