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乐橙国际试玩:海峡论坛新闻中心接受采访申请

文章来源:乐橙国际试玩    发布时间:2018年07月21日 06:11  【字号:      】

乐橙国际试玩

事实证明隆美尔的做法是正确的,北非战场的德军能屡次以少胜多、以弱胜强,除了德军的军事素质和正确的战略、战术外,还有一点就是隆美尔会经常走到士兵中去鼓励、调动他们作战的信心和士气。

这一点英军指挥官就恰恰相反,他们总是在距离战线很远的位置远程指挥,比如不久前的“战斧行动”,英军所谓的前线指挥官佩尔斯中将居然将指挥部设在距离前线97公里的西迪巴拉尼……

97公里,这使他根本无法根据战场上出现的新情况作出及时、准确的调整。

隆美尔的手段之一,就是接见有功劳或是有突出贡献的士兵,隆美尔认为这不过是用工作的闲暇时间与士兵聊聊天,在放松自己的同时还可以激励士兵英勇战斗,何乐而不为呢?

德军高级军官往往把接见士兵当作一种荣耀和奖励,比如获得元首的接见,或是与元首一同狩猎,那都是无上的光荣并可以写进履历成为一种肯定,但秦川却完全不关心这些,他只是按命令走进了隆美尔的办公室。

“上帝!”阿尔杰少将说:“如果能让这支部队内部不互相争斗我就应该感到庆幸了,居然还要让我们挡住德国人的进攻?!”

“两小时,将军!”参谋是刚从英国调来的,他似乎对此很有信心:“中将只要求我们挡住敌人两小时,然后援军就会来了!”

“哦,是吗?”阿尔杰少将气愤的说:“我们打个赌,如果你能指挥部队挡住敌人半小时,这个师长就由你来当,怎么样?”

参谋一时无言以对。

事实也证明阿尔杰少将说的不是气话,德军一个冲锋就轻易的撕开了南非1师的防线,然后坦克就带着德军士兵们从缺口像决堤的洪水般涌进加布沙利防线。

首先,马特鲁拥有丰富的淡水资源及食物,占领了它也就意味着德军至少不用再为水发愁了,这在沙漠中绝对是件令人欣喜的事。

其次,就是英第15装甲师的这批坦克是德军忌惮的最后一批坦克……至少德军是这么认为的,实际上英第15装甲师也没有全部都在马特鲁,它有一个装甲团带着八十辆“瓦伦丁”坦克去增援加布沙利防线接着又去追击第21装甲师了。

当然,他们没能追上,于是就被奥钦莱克将军调回阿拉曼。

所以英军在阿拉曼的力量说实话并不弱,英军拥有近三百辆“斯图亚特”(包括第7装甲师残余的坦克),八十辆“瓦伦丁”以及三十余辆“玛蒂尔达”。

这数量还是要比德军坦克数量多得多。

《青春不留白》日前已入围2018美国迈阿密国际电影节,将角逐该电影节“金灯塔奖”单元,与《芳华》《妖猫传》《战狼2》等大片一同竞逐”最佳影片’、“最佳新人”等奖项。该电影节将于北京时间6月4日至11日在迈阿密市举行。

早报| 《反贪风暴3》定档8月24日;Netflix市值一度超越迪士尼;《爱国者》定档6月9日

《反贪风暴3》定档8月24日

“少尉!”秦川安慰着阿尔佛雷多:“你从另一方面想想,全团的人都指望着你俩,所以他们会保护好你们的!”

少尉无力的点了点头,这的确可以算是个好消息。

但秦川这话却没说完……这话只在沙漠里有效,走出沙漠后,谁还会在乎一个意大利少尉的死活。

几分钟后部队就出发了,侦察兵骑着边三轮按布什拉指示的方向前出侦察,沿途做上标志,并不断的通过无线电与指挥部联系,大部队就沿着标志并在布什拉的指引下前进。

因为是秦川找到了导游以及阿尔佛雷多,所以秦川所在的连就走在了最前头负责导游和阿尔佛雷多两人的安全。

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。

“我们都知道了!”阿尔佛雷多解释道:“你在托布鲁克挫败了英国人暗杀隆美尔将军的计划!”

“哦!”秦川随口应了声,暗想隆美尔应该是想用这场胜仗来鼓舞下士气。

“你打死了几个敌人?”维尔纳问。

“五个……或者更多吧!”秦川说:“我不确定,因为我在黑暗里甩了几枚手榴弹,你们知道的,我不知道炸死了多少人!”

“重要的不是打死了几个,而是要控制住局势!”斯特莱克将军不知道什么时候出现在旁边,士兵们赶忙收住话挺身敬礼。

[4]LeCun, Y. Bengio, Y., & Hinton, G. Deep learning. Nature 521, 436–444 (2015)




(责任编辑:杨峥嵘)

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