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利来国际娱乐备用网址:姚明忆最后一次骨折后的绝望:简单做了个选择

文章来源:利来国际娱乐备用网址    发布时间:2018年09月19日 02:17  【字号:      】

利来国际娱乐备用网址易居研讨院智库中心研讨总监严跃进向《证券日报》记者表明,2018年上半年,曩昔三、四线城市楼市的热销项目结算后,给房企扭亏为盈和提高净赢利供给了重要助力。

不知道我们是否记住,大约在2016年的时分,港媒报导指吴佩慈收到了纪晓波送给她的两套西半山豪宅,总面积600平方米,价值3亿多港元!那两套豪宅分别是50楼以及51楼顶层,港媒曾揭露顶层的图片,那里具有私家泳池还能够博览维港海景。好在电视剧到达了预期的作用——《山城棒棒军》不只在重庆本地播放时万人空巷,还风行全国,成为全国公民从头知道这座山城的初步。“科技永辉”走到了哪一步

●广发证券本年首单被否从上星期起IPO审阅的速度有所加速。依据规划图,不只展现出节气的改变,更是展现出从古至今的一种改变,可是小编也不到画面这些内容和节气有啥相关。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。

当然,阿里巴巴近年也开端加快本身关于根底研究的投入脚步。● ●●

他跟弟弟的联系可是好的不得了,从小到大真是一次架都没吵过。




(责任编辑:怀蝶)

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