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环亚娱乐赌城娱乐城:梅城镇召开脱贫攻坚夏季攻势动员大会

文章来源:环亚娱乐赌城娱乐城    发布时间:2018年07月20日 09:22  【字号:      】

环亚娱乐赌城娱乐城明微起身伸了个懒腰,准备回去休息。

桥洞尸骨之案告一段落,而玄非以她没有想过的方式出现,她需要好好考虑一下,玄都观的问题了……

……

时隔半个月,纪小五看到自家大门,差点哭出来。

“我的娘诶,终于活着回来了!哎哟!”


方才他跟君莫离说话的时候,袖子动了动,杀机暗露,分明动了杀心。

对自家师弟都能动杀心,怎会是善辈?

君莫离虽然个性冲动,好出风头,有点得理不饶人,但这几次相见,大约可以摸出他的性格。他心机不深,也有侠义之心,能让他这么讨厌的人,定然有什么隐情。

时间太紧急了,不然应该摸一摸玉阳的底细。

有了杨殊的例子,一会儿功夫,又有五个人过了这关。

明微摇了摇头,心中掀起惊涛骇浪。

这规矩,就是她命师的规矩!

比如她,师父有两名弟子,她和小师弟。到学成之时,师父会择一传下命师令符。再有下一代,只有她的弟子,可以算本门弟子。

宁休的师门是什么来历,怎么会和命师的规矩一模一样?

可是,南柯这个道号,她确实没有听说过。如果与命师有偌大的渊源,她怎么会一无所知?

微信7年前刚诞生时,绝大多数人的评价!看完惊呆!

再想想当下,很多人觉的社会已经越来越成熟,大佬割据的格局已定,创业机会已经很少。

然而,当我们觉得淘宝/京东的江湖地位已经稳固时候,拼多多忽然杀出来了;当我们觉的微信已经一统江山的时候,抖音忽然杀出来了。

我们建议重新审视知识蒸馏,但侧重点不同以往。我们的目的不再是压缩模型,而是将知识从教师模型迁移给具有相同能力的学生模型。在这样做的过程中,我们惊奇地发现,学生模型成了大师,明显超过教师模型。联想到明斯基的自我教学序列(Minsky』s Sequence of Teaching Selves)(明斯基,1991),我们开发了一个简单的再训练过程:在教师模型收敛之后,我们对一个新学生模型进行初始化,并且设定正确预测标签和匹配教师模型输出分布这个双重目标,进而对其进行训练。

ICML 2018|再生神经网络:利用知识蒸馏收敛到更优的模型

通过这种方式,预先训练的教师模型可以偏离从环境中求得的梯度,并有可能引导学生模型走向一个更好的局部极小值。我们称这些学生模型为「再生网络」(BAN),并表明当应用于 DenseNet、ResNet 和基于 LSTM 的序列模型时,再生网络的验证误差始终低于其教师模型。对于 DenseNet,我们的研究表明,尽管收益递减,这个过程仍可应用于多个步骤中。

我们观察到,由知识蒸馏引起的梯度可以分解为两项:含有错误输出信息的暗知识(DK)项和标注真值项,后者对应使用真实标签获得原始梯度的简单尺度缩放。我们将第二个术语解释为基于教师模型对重要样本的最大置信度,使用每个样本的重要性权重和对应的真实标签进行训练。这说明了 KD 如何在没有暗知识的情况下改进学生模型。

此外,我们还探讨了 Densenet 教师模型提出的目标函数能否用于改进 ResNet 这种更简单的架构,使其更接近最优准确度。我们构建了复杂性与教师模型相当的 Wide-ResNet(Zagoruyko & Komodakis,2016b)和 Bottleneck-ResNet(He 等,2016 b)两个学生模型,并证明了这些 BAN-ResNet 性能超过了其 DenseNet 教师模型。类似地,我们从 Wide-ResNet 教师模型中训练 DenseNet 学生模型,前者大大优于标准的 ResNet。因此,我们证明了较弱的教师模型仍然可以提升学生模型的性能,KD 无需与强大的教师模型一起使用。

图 1:BAN 训练过程的图形表示:第一步,从标签 Y 训练教师模型 T。然后,在每个连续的步骤中,从不同的随机种子初始化有相同架构的新模型,并且在前一学生模型的监督下训练这些模型。在该过程结束时,通过多代学生模型的集成可获得额外的性能提升。

人字拖造型简单,缺乏对脚部的保护。大部分脚部暴露在外,受伤的几率将会增加,且穿人字拖相较于其他鞋子更容易滑移跌倒......

【健康】小心!夏天穿这种鞋会让你容易受伤,4类人一定不要穿

美丽时尚的人字拖,居然对脚的伤害这么大,那以后都不能穿人字拖了吗?其实也不尽然!

以前在书院里,文莹对她可是从来都不给好脸色,没想到现在居然还会跟她说谢谢了。

两人默默吃下馒头,又喝了点水,魏晓安小声问她:“你好点了没?”

文莹摸了摸额头,点了点头:“不烧了,就是没力气。”

“病后都是这样的,可惜没好东西吃,不然该补补的。”

说到补这个字,两人都咽起了唾沫。




(责任编辑:良甜田)

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