无数据知识蒸馏第17页

【历年IJCAI论文下载（含IJCAI2022）】图神经网络(GNN)(多行为推荐、多模态食谱表示学习、同质图表示学习)

编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2022-09-25引言今天给大家继续肝三篇来自IJCAI2022的图神经网络（GNN）文章：无数据对抗整理图神经网络(DFAD-GNN)、垂直联合图神经网络

AINLPer·2022-12-30 20:05

知识蒸馏原理与PVKD论文阅读

文章目录知识蒸馏（Distillingtheknowledge）1、基础概念2、网络模型与损失函数PVKD（Point-to-VoxelKnowledgeDistillationforLiDARSemanticSegmentation

昼行plus·2022-12-30 08:17

知识蒸馏（Knowledge Distillation）

知识蒸馏是做什么的？

琉璃幻·2022-12-30 08:46

知识蒸馏原理

文章目录0.知识蒸馏（模型压缩的一种方法）1.蒸馏2.为什么要蒸馏3.知识的表示与迁移4.蒸馏温度T5.知识蒸馏过程6.知识蒸馏的应用场景7.知识蒸馏背后的机理8.为什么用softtargets而不用labelsmoothing

哈喽天空·2022-12-30 08:09

知识蒸馏DEiT算法实战：使用RegNet蒸馏DEiT模型

文章目录摘要最终结论项目结构模型和lossmodel.py代码losses.py代码训练Teacher模型步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss蒸馏学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss结果比对总

AI浩·2022-12-30 00:54

高级IO 阻塞IO，非阻塞IO，多路转接select

OS主动去检测网卡有无数据（效率太低）采用硬件中断+OS进行中断处理程序完成的注：CPU不和外

ANTHON523·2022-12-29 20:22

Arcgis制作深度学习标签

新建地理数据库新建要素数据集选择与导入的tif文件相同的坐标系z坐标系留空即可新建要素类新建完毕开始标注按次序点击下图两个地方id字段的值就是所属类型完成编辑后要素转为栅格选择工具点击环境，选择tif底图完成tif制作，导出tif无数据部分设置为

k54kdk·2022-12-29 17:17

数据缩至 1/5000，模型准确率却翻倍，谷歌新“蒸馏法”火了

这就是知识蒸馏，一种模型压缩/训练方法。不过随着技术发展，大家也逐渐将蒸馏的对象扩展到了数据集上。

前沿资讯看点·2022-12-29 17:38

数据治理到底能不能做？为什么有人说数据治理是脏活、累活？

系统与系统之间错综复杂数据库种类：架构经历多次变迁，切换不完全，需要从Mysql、oracle、hbase甚至excle表中跨库、跨实例、跨种类才能获得有效业务数据数据结构混乱：同一字段，类型、命名都不一致文档缺失：无数据库文档或文档陈旧变迁系统版本升级

麦聪聊数据·2022-12-29 13:38

学习笔记——神经网络压缩

文章目录一、NetworkPruning——网络剪枝二、KnowledgeDistillation——知识蒸馏三、ParameterQuantization——参数量化四、ArchitectureDesign

Clichong·2022-12-29 12:42

selenium网络爬虫去哪儿机票利用performance获取日志截获加载的xhr，ajax，js等数据

爬取测试思路：request请求无数据内容，说明数据是异步请求得来，查看xhr找到了请求的api，查看试图逆向参数发现

Hares_·2022-12-29 07:23

谣言检测基本知识

文章目录前言一、谣言的定义二、谣言的分类三、谣言传播公式1、网络剪枝（NetworkPruning）2、知识蒸馏（KnowledgeDistillation）3、参数量化（ParameterQuantization

江_小_白·2022-12-29 03:51

深度学习技巧应用1-利用知识蒸馏技术做模型压缩

大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个深度学习中的一个技术应用：利用知识蒸馏技术做模型压缩。蒸馏是一种常见的化学分离技术，用于将混合物中的各种成分分离出来。

微学AI·2022-12-28 15:31

ECCV 2020 论文汇总（注意力模型、事件相机、知识蒸馏、图像去雾去雨去噪、图像超分辨率、语义分割，等方向）

ECCV2020论文汇总（注意力模型、事件相机、知识蒸馏、图像去雾去雨去噪、图像超分辨率、语义分割，等方向）[oral,spotlight][Post][Dehazing][Enhancement][Dinoising

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-27 21:56

翻译：Structure-Level Knowledge Distillation For Multilingual Sequence Labeling

Structure-LevelKnowledgeDistillationForMultilingualSequenceLabeling（面向多语言序列标注的结构级知识蒸馏）面向多语言序列标注的结构级知识蒸馏

球球不秃头·2022-12-27 09:28

《机器学习实战2》

优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。

祚儿疯·2022-12-27 07:44

卷积神经网络压缩方法

目录1.低秩近似2.剪枝与稀疏约束3.参数量化4.二值化网络4.1，二值网络的梯度下降4.2，两个问题4.3，二值连接算法改进4.4，二值网络设计注意事项5.知识蒸馏6.浅层/轻量网络参考资料在一定程度上

allein_STR·2022-12-26 08:31

文献阅读——Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

附注这篇文章中在最终提到模型的时候使用了一个“知识蒸馏”的点，这点需要注意。

奋斗的海绵·2022-12-25 14:27

写在注册账号之际

对智能优化、运筹调度、机器学习、深度学习的CV领域中的图像分类、目标检测、图像分割，深度学习的模型加速，包括知识蒸馏、模型剪枝、量化等领域均有了一定的积累。

智能优化_数据分析_AI算法·2022-12-25 11:25

3D语义分割——PVD

PVD（CVPR2022）主要贡献：研究了如何将知识蒸馏应用于3D点云语义分割中从而进行模型压缩提出point-to-voxel的知识蒸馏，从而应对点云数据稀疏（sparsity）、随机（randomness

Lemon_Yam·2022-12-24 11:03

YOLOv7论文阅读

的扩展E-ELAN的新模型缩放；3、模型重参数化(modelre-parameterization)(梯度流传播路径)；3、动态标签分配(dynamiclabelassignment)->粗细标签的指导（知识蒸馏

宁德杰出青年代表·2022-12-24 08:51

看论文之知识蒸馏

LookingfortheDevilintheDetails:LearningTrilinearAttentionSamplingNetworkforFine-grainedImageRecognition"中的第三部分知识蒸馏的了解

weixin_45264093·2022-12-24 01:13

深度学习模型压缩与加速技术（七）：混合方式

目录总结混合方式定义特点1.组合参数剪枝和参数量化2.组合参数剪枝和参数共享3.组合参数量化和知识蒸馏参考文献深度学习模型的压缩和加速是指利用神经网络参数的冗余性和网络结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下

小风_·2022-12-23 23:34

论文笔记 arxiv 2019|DocBERT: BERT for Document Classification

使用知识蒸馏(参考链接)，

hlee-top·2022-12-23 18:31

Poor Man's BERT: 更小更快的Transformer模型

文|sliderSun源|知乎NLP模型的大小不断增加，随之而来的是可用性降低，TinyBERT，MobileBERT，和DistilBERT都提出了一个独特的知识蒸馏框架，其共同目标是在保持性能的同时减小模型大小

夕小瑶·2022-12-22 16:25

Focal loss 知识蒸馏目标检测 ResNet 特征金字塔

SOTA：stateoftheart指在特定任务中目前表现最好的方法或模型有了模型之后，我们需要通过定义损失函数来判断模型在样本上的表现交叉熵lossFocallossimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFdefsigmoid_focal_loss(inputs:torch.Tensor,targets:torch.Tensor,alpha:float

望舒向晚·2022-12-22 15:17

【深度学习】生成对抗网络GAN｜GAN、WGAN、WGAN-UP、CGAN、CycleGAN、DCGAN

必读的10篇关于GAN的论文方法通俗含义对抗学习找对手互怼GAN自监督学习自己找标签学习GAN、word2vec弱监督学习学校拧螺丝、工作造火箭CAM（可解释性分析）半监督学习标签不够多、不够难、不够准知识蒸馏找老师

Lydia.na·2022-12-22 08:06

27.深度学习模型压缩方法-1

量化、低秩分解、迁移学习等方法，而这些方法又可分为前端压缩和后端压缩27.1前端压缩和后端压缩对比对比项目前端压缩后端压缩含义不会改变原始网络结构的压缩技术会大程度上改变原始网络结构的压缩技术主要方法知识蒸馏

大勇若怯任卷舒·2022-12-22 08:36

springboot多数据源---3多数据源组件

支持无数据源启动，支持懒加载数据源（需要的时候再创建连接）。支持自定义注解，

十一与你都在·2022-12-21 15:32

联邦知识蒸馏

知识蒸馏1.概述：2.背景知识蒸馏(KnowledgeDistillation）模型压缩模型增强3.知识蒸馏与迁移学习的差异：(1)数据域不同.(2)网络结构不同.(3)学习方式不同.(4)目的不同.4

咫尺云烟·2022-12-21 07:57

知识蒸馏博客阅读与理解学习

-YJango的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/50519680/answer/1364066611.是什么2.温度的作用2.1概述2.2举例知识蒸馏：深入理解温度的作用

HxShine·2022-12-21 07:56

布纸所云·2022-12-21 07:25

知识蒸馏的简要概述

知识蒸馏是一种在繁琐的模型中提炼知识并将其压缩为单个模型的方法，以便可以将其部署到实际应用中。

CV技术指南(公众号)·2022-12-21 07:55

知识蒸馏概述

知识蒸馏（knowledgedistillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度

下雨天吃火锅哩·2022-12-21 07:23

NeurIPS 2022 | 知识蒸馏中如何让“大教师网络”也教得好？

©作者|李新春单位|南京大学研究方向|知识蒸馏本文介绍一篇发表在机器学习顶会NeurIPS2022（CCF-A类会议）的论文《AsymmetricTemperatureScalingMakesLargerNetworksTeachWellAgain

PaperWeekly·2022-12-20 14:07

【Transformer】10、HRFormer：High-Resolution Transformer for Dense Prediction

2110.09408代码链接：https://github.com/HRNet/HRFormer一、背景ViT的提出让人们看到了Transformer在图像分类任务上的潜力，紧随其后还有很多相关的改进，如知识蒸馏

呆呆的猫·2022-12-19 13:22

针对Dense Prediction提出的channel-wise知识蒸馏

论文针对denseprediction提出的channel-wise蒸馏方法，不同于以往的spatial蒸馏，将每个channel的激活层使用softmax标准化为probabilitymap，然后使用KL散度缩小teacher网络和student网络之间的差异。实验表明了这种方法的有效性，并且在semanticsegmentation和objectdetection两个方向表现出了state-o

杰读源码·2022-12-19 11:00

k-近邻实现手写数字识别

优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。

picacho_pkq·2022-12-18 14:26

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》知识蒸馏

前言这周做了一篇论文汇报，选的就是这篇论文，看了论文原文和很多博客简单总结如下这几篇博客对我的帮助很大：博客1博客2看了以上两篇基本就可以理解Hinton的神来之笔由于是学校的论文汇报，所以我将从作者开始介绍（需要PPT的可以留言）：首先是对作者的介绍第一位Hinton已经不能再出名了，深度学习的绝对大佬，图灵奖得主……第二位是个超级学霸，年轻的时候还是星际争霸欧洲区数一数二的任务，是一个被人工智

二十二画小生·2022-12-18 14:44

知识蒸馏-Distilling the knowledge in a neural network

知识蒸馏-Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork作者：支广达1.概念介绍“很多昆虫在幼虫形态的时候是最擅长从环境中吸取能量和养分的，而当他们成长为成虫的时候则需要擅长完全不同能力比如迁移和繁殖

MoModel·2022-12-18 14:44

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》知识蒸馏论文解读

解决方法：利用知识蒸馏进行模型压缩，实现轻量级网络。接下来以这篇论文为基础来认识知识蒸馏。1、软标签和硬标签描述：硬标签就是指我们在预测时正确的值为1，错误的值为0。

一瞬にして失う·2022-12-18 14:13

知识蒸馏——Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork是知识蒸馏的开山之作，辛顿于2015年发表的一篇论文提出！

大音希声呀·2022-12-18 14:42

【知识蒸馏】|Distilling the Knowledge in a Neural Network

Hinton的文章"DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取）的概念，通过引入与教师网络（Teachernetwork：复杂、但预测精度优越

rrr2·2022-12-18 14:10

知识蒸馏《Distilling the Knowledge in a Neural Network》

本文是Hinton大神在2014年NIPS上一篇论文《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》1、Introduction文章开篇用一个比喻来引入网络蒸馏：昆虫作为幼虫时擅于从环境中汲取能量，但是成长为成虫后确是擅于其他方面，比如迁徙和繁殖等。同理，神经网络训练阶段从大量数据中获取网络模型，训练阶段可以利用大量的计算资源且不需要实时响应。然而到达使用阶段，神经

彭伟_02·2022-12-18 14:09

知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network）论文

知识蒸馏（DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork）三大作者深度学习教父GeofferyHinton谷歌灵魂人物oriolVinyals谷歌核心人物JeffDeanAbstract

麻花地·2022-12-18 14:39

[论文阅读]知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network）

文章目录前言摘要一、Introduction二、Distillation三、Experiments3.1MNIST3.2SpeechRecognition3.3SpecialistsModelsonVeryBigDataset3.3.1SpecialistModels3.3.2AssigningClassestoSpecialists3.3.3PerformingInferencewithEnse

XMU_MIAO·2022-12-18 14:38

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》论文总结

目录零、前言一、模型压缩概述二、知识蒸馏的思想三、知识蒸馏中的知识定义1、基于response/logits的知识2、基于feature的知识3、基于relation的知识四、本文提出的传统基于response

LionelZhao·2022-12-18 14:08

【深度学习技巧】模型压缩（参数修剪、神经元修剪、知识蒸馏、参数量化、结构设计、动态计算）

文章目录1.模型压缩的意义2.模型压缩的几种方法2.1参数修剪（剪掉无用的参数）2.2神经元修剪2.3知识蒸馏2.4参数量化2.5结构设计2.6动态计算3.参考1.模型压缩的意义复杂网络更加简化，仍保持较好的性能

努力的袁·2022-12-18 12:35

“烘焙”ImageNet：自蒸馏下的知识整合

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：葛艺潇|已授权转载（源：知乎）https://zhuanlan.zhihu.com/p/370955825最先进的知识蒸馏算法发现整合多个模型可以生成更准确的训练监督

Amusi（CVer）·2022-12-18 12:33

ICLR 2021 | SEED：自监督蒸馏学习，显著提升小模型性能！

针对现有对比自监督学习方案在小模型上表现性能差的问题，提出将知识蒸馏的思想嵌入到自

Amusi（CVer）·2022-12-18 12:32

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