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环亚国际中心:“劳动英雄”回归俄罗斯

文章来源:环亚国际中心    发布时间:2018年09月20日 23:29  【字号:      】

环亚国际中心
特别是进入暑期,部分大中专院校学生放假后,此类案子再次迎来小幅上涨。

他们终身很少患病,即便有一些小病也都会用古方、 验方进行医治。言者无意,听者有心,黄涛敏捷和局党委及镇党委、政府取得了联络,恳求支撑,在他的协谐和尽力下,免费的100斤优质稻种被及时送到宋成荣家中,处理了她的当务之急。原来,徐静蕾的初中、高中都是在北京八十中学度过,除此之外,《同学两亿岁》的总顾问、总制片人、文学总监、特效总监等重要主创人员都是从八十中毕业的校友。“在盛满所有青春美好记忆的母校做首映会,更有感觉,”老徐的一句话,成功的带动了首映会现场的气氛。

徐静蕾带新人回高中母校,青春科幻剧《同学两亿岁》一亮相就圈粉了

在一集正片的播放中,从片头到片尾,现场同学们的笑声就没有停止过,环顾四周,每一个人都看的很认真。当剧中出现“谐音”梗、“忘关话筒”“高难考题”梗等画面时,甚至有同学小声的说和我们真的太像了。

值得一提的是,为了能更好的让同学们融入到这场活动中,《同学两亿岁》设置了不同的游戏环节和主创分享时间,在游戏中加入剧情内容,不仅调动了同学们上台参与的积极性,同时还增加了大家对之后剧情走向的好奇心。

同时,监制徐静蕾也表示走进校园,也是为了能更直接地和同学们交流、了解他们的想法,而且《同学两亿岁》是一部轻松有趣的剧,在放松的同时达到教育的目的。

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。

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(责任编辑:塔巴莎)

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