无数据知识蒸馏第21页

知识蒸馏——pytorch实现

轻量化网络知识蒸馏可以理解为轻量化网络的一个tricks，轻量化网络是深度学习的一个大的发展趋势，尤其是在移动端，终端边缘计算这种对算力和运算时间有要求的场景中。

Ap21ril·2022-11-25 17:52

知识蒸馏：《Distilling the Knowledge in a Neural Network》算法介绍及PyTorch代码实例

目录一、摘要二、蒸馏算法三、代码四、References一、摘要提高几乎任何机器学习算法性能的一个非常简单的方法就是在相同的数据上训练许多不同的模型，然后平均它们的预测，或者对模型进行集成然后投票（vote），即多模型集成可以显著提升机器学习性能。很不幸，使用整个集成模型进行预测是很麻烦的，而且可能计算成本太高，若部署到用户群体非常庞大的情景下，每一个用户所产生的的输入都要在整个集成模型上运行一次

Taylor不想被展开·2022-11-25 00:48

轻量化网络——ghostnet代码讲解

因而，一些研究提出了模型的压缩方法，比如剪枝、量化、知识蒸馏等；还有一些则着重于高效的网络结构设计，比如MobileNet，ShuffleNet等。

apodxxx·2022-11-24 20:14

knowledge distillation论文阅读之：Learning Student Networks via Feature Embedding

ABSTRACTINTRODUCTIONRELATEDWORKNetworkTrimmingLayerDecompositionKnowledgeDistillationSTUDENTNETWORKEMBEDDINGTeacher-studentInteractionsLocalityPreservingLossABSTRACT知识蒸馏的本质是将

暖仔会飞·2022-11-24 09:45

【知识蒸馏】Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction

文章目录一、背景二、动机三、方法3.1回顾SpatialDistillation3.2Channel-wiseDistillation四、效果五、训练和测试六、代码解析论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.13256.pdf代码链接：https://github.com/irfanICMLL/TorchDistillerMMDetection：https://github

呆呆的猫·2022-11-24 07:57

轻量型骨干网络之GhostNet: More Features from Cheap Operations论文学习

作者也用了别的技术来压缩模型：剪枝（神经元）、剪枝（通道）、二值化法、张量分解、知识蒸馏1.模型压缩剪枝连接(

Diros1g·2022-11-24 07:45

A-卷积网络压缩方法总结

卷积网络压缩方法总结卷积网络的压缩方法一，低秩近似二，剪枝与稀疏约束三，参数量化四，二值化网络五，知识蒸馏六，浅层网络我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。

qq_1041357701·2022-11-23 23:42

机器学习K近邻算法

2.K近邻算法的优缺点：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

兰花草999·2022-11-23 11:06

模型压缩算法库 MMRazor 全面升级，更灵活、更自动

MMRazor是OpenMMLab开源项目里模型压缩领域的算法工具箱，目前支持了知识蒸馏、模型通道剪枝和模型结构搜索，模型量化部分正在开发中。

OpenMMLab·2022-11-23 05:46

#Reading Paper# 【曝光偏差】WWW 2022 UKD: Debiasing Conversion Rate Estimation via Uncertainty-regularized

曝光度偏差】UKD:DebiasingConversionRateEstimationviaUncertainty-regularizedKnowledgeDistillation（UKD：通过不确定性正则化知识蒸馏的去偏转化率

堇禤·2022-11-23 03:59

【AAAI 2021】基于Attention的知识蒸馏：Knowledge Distillation via Attention-based Feature Matching

【AAAI2021】基于Attention的知识蒸馏：KnowledgeDistillationviaAttention-basedFeatureMatching论文地址：代码地址：主要问题：主要思路：

BIT可达鸭·2022-11-22 22:46

联邦知识蒸馏概述与思考（续）

关注公众号，发现CV技术之美前文（【科普】联邦知识蒸馏概述与思考）提到知识蒸馏是一种模型压缩方法，通过利用复杂模型（TeacherModel）强大的表征学习能力帮助简单模型（StudentModel）进行训练

我爱计算机视觉·2022-11-22 22:36

【科普】联邦知识蒸馏概述与思考

关注公众号，发现CV技术之美随着深度学习与大数据的进一步发展，效果好的模型往往有着较大的规模和复杂的结构，往往计算效率与资源使用方面开销很大，无法部署到一些边缘设备、移动终端或者嵌入式设备上。因此，如何在保证模型性能的前提下减少模型的参数量以及加快模型前向传播效率，这是一个重要的问题，总的来说不同的模型压缩与加速技术具体可以分为以下四类：1）参数剪枝与共享（Parameterpruningands

我爱计算机视觉·2022-11-22 22:35

【异构知识蒸馏：IVIF】

HeterogeneousKnowledgeDistillationforSimultaneousInfrared-VisibleImageFusionandSuper-Resolution（同时进行红外-可见光图像融合和超分辨率的异构知识蒸馏

小郭同学要努力·2022-11-22 22:29

谈谈softmax中常出现的温度系数 T (τ)

我是大黄同学呀·2022-11-22 20:32

模型剪枝

模型压缩又可分很多方法，如剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、低秩分解（Low-rankfactorization）、知识蒸馏（Knowledgedistillation）。

ab0902cd·2022-11-22 18:53

【CNN优化加速】02轻量化模型：MobileNet v1-v3、ShuffleNet v1-v2、EfficientNet v1-v2简介

前一篇博文介绍了CNN优化加速的一些基础理论，包括卷积相关的基础知识，常见的CNN模型加速策略（知识蒸馏、量化、剪枝以及设计更轻的网络架构等）【CNN优化加速】01模型压缩基础：常见策略、卷积相关概念_

TianleiShi·2022-11-22 16:14

如何实现SAP报表程序报错后停在选择屏幕？

IFgt_alv_detail[]ISINITIAL.MESSAGE'查无数据，请检查您的输入哈'TYPE'S'DISPLAYLIKE'E'.LEAVE

IT小职员·2022-11-22 10:35

13 Python版学生信息管理系统（无数据库）

（在学C语言的时候也学过哈哈哈，直接给代码了，记录一下！）importos.pathfilename='student.txt'defmain():whileTrue:menu()choice=int(input('请选择：'))ifchoicein[0,1,2,3,4,5,6,7]:ifchoice==0:answer=input('您确定要退出系统吗？(y/n)：')ifanswer=='y'

秃头少女Emily·2022-11-22 07:01

深度学习科普链接

InfoNCEloss:知乎、B站Glancinglanguagemodel(GLM)：知乎Mixture-of-Experts(MoE)：知乎Sparsely-GatedMixture-of-Experts：知乎知识蒸馏

反卷斗士小郑·2022-11-21 23:55

关于K近邻算法的学习：

二：K近邻算法特征：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。

Say：Hi~·2022-11-21 19:11

蒸馏+Distilling Knowledge via Knowledge Review论文笔记

文章目录一、前言二、蒸馏1.背景介绍2.知识蒸馏和迁移学习之间的区别3.Hinton提出的知识蒸馏Pipeline4.蒸馏的知识形式5.知识蒸馏的方法三、DistillingKnowledgeviaKnowledgeReview

像风一样自由的小周·2022-11-21 15:31

CVPR2022-知识蒸馏与自监督相关paper list

简介简单整理了一下CVPR2022中，知识蒸馏与自监督方向的论文列表，总共加起来有110+，而且不局限于传统的视觉方向，用到了更多的场景中。这个方向的研究还是非常火热的。

littletomatodonkey·2022-11-21 08:00

模型压缩方法汇总和梳理

对比前端压缩后端压缩实现难度较简单较难可逆否可逆不可逆成熟运用剪枝低秩近似、参数量化待发展运用知识蒸馏二值网络前端压缩不会改变原始网络结构的压缩技术。11.知识蒸馏蒸馏模型采用的是

持续努力·2022-11-21 07:28

Waldocsdn·2022-11-21 07:17

模型压缩剪枝蒸馏量化

开源项目与资源PaddleSlim是百度提出的模型优化工具，包含在PaddlePaddle框架中，支持若干知识蒸馏算法，可以在teacher网络和student网络任意层添加组合loss，包括FSPloss

Mr_Troy·2022-11-21 07:46

知识蒸馏 | YOLOv7知识蒸馏实战篇 | 2/2*

知识蒸馏|YOLOv7知识蒸馏实战篇|2/2*文章目录知识蒸馏|YOLOv7知识蒸馏实战篇|2/2*0.环境准备1.训练学生网络2.训练教师网络3.知识蒸馏训练4.YOLOv7官方项目修改说明5.源码0

迪菲赫尔曼·2022-11-21 07:13

iCaRL:Incremental Classifier and Representation Learning学习笔记

IncrementalClassifierandRepresentationLearning三大要求可以对任何时间出现的任何例子进行训练可以在任何时候为迄今观察到的类提供一个分类器计算和内存需要保持在一定的范围内iCaRL三大组成用最接近平均例子这一规则进行分类基于群的有限示例选择利用知识蒸馏和原型演练进行表征学习

Lcx559·2022-11-21 03:04

机器学习-K近邻算法

2.K-近邻算法的优缺点及适用范围：优点：数学基础低、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

chenlh12333·2022-11-20 23:10

论文阅读——Distillation-guided Image Inpainting

Distillation-GuidedImageInpainting(ICCV2021).MaitreyaSuin,KuldeepPurohit,A.N.Rajagopalan[Paper]本文创新点：提出了一种基于知识蒸馏的修复方法

行百里-半九十·2022-11-20 16:31

计算机视觉算法岗面经：商汤/滴滴/腾讯

项目方面主要是图像识别与模型压缩知识蒸馏，一篇1作论文在投。其他专业排名、获奖情况、文体方面不赘述商汤：二面挂。被告知待综合评定，应该就是委婉地挂了5

视学算法·2022-11-20 15:42

解读《Document-Level Relation Extraction with Adaptive Focal Loss and Knowledge Distillation》论文

表示学习：①实体表示②文本增强实体表示③实体对表示④轴向注意增强实体对表征(2)自适应局部损失：①自适应阈值损失（ATL）：a）正面类别：b）负面类别：②ATL与AFL区别：(3)基于远程监督预训练的知识蒸馏

ac不知深·2022-11-20 15:43

知识蒸馏、模型剪枝与量化

1.知识蒸馏1.1知识蒸馏简介知识蒸馏是一种模型压缩常见方法，用于模型压缩指的是在teacher-student框架中，将复杂、学习能力强的网络学到的特征表示“知识”蒸馏出来，传递给参数量小、学习能力弱的网络

jefferyqian·2022-11-20 10:21

机器学习---实验(1)--k近邻

近邻算法的工作原理k-近邻算法的一般流程k-近邻算法伪代码及代码使用k-近邻算法预测奖学金等级k-近邻算法概述简单地算，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类优点:精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定

菜刀l四庭柱·2022-11-20 09:48

【Hinton论文翻译与理解】How to represent part-whole hierarchies in a neural network_202102

这些优势包括transformer、神经场（neuralfield）、对比表示学习、知识蒸馏、胶囊网络。GLOM回答以下问题：一个固定结

tyhj_sf·2022-11-20 07:41

3D 语义分割——2DPASS

据作者团队所知，2DPASS是第一个将多模态信息蒸馏后并用于单点云（模态）的语义分割方法利用论文所提出的多尺度融合进行单知识蒸馏（MSFSKD）策略，2DPASS在SemanticKITTI和NuScenes

Lemon_Yam·2022-11-20 03:44

阅读笔记2DPASS: 2D Priors Assisted SemanticSegmentation on LiDAR Point Clouds LiDAR

主要贡献：2D先验辅助语义分割(2DPASS)+多尺度融合到单知识蒸馏(MSFSKS)策略原文下载链接：https:/

shiyueyueya·2022-11-20 03:29

Let Images Give You More

目录背景知识蒸馏方法网络架构算法步骤LearningImagePriorsCross-ModalPointGeneratorImagePriorsAssistedTrainingClassifierLossFeatureEnhancementLossClassifierEnhancementLossFinalLoss

一个普通的求学者·2022-11-20 01:41

[深度学习入门]知识蒸馏

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork相关论文查找网站：1.ConnectedPapers|Findandexploreacademicpapers2.https://paperswithcode.com/3.知识蒸馏在做什么

Guycynnnnn·2022-11-20 00:43

OpenCV数字图像处理基于C++：基本操作

{Matimage;//创建一个空图像imageimage=imread("E://2.png");//读取文件夹中的图像//检测图像是否加载成功if(image.empty())//检测image有无数据

qq_43784519·2022-11-19 22:37

上位机调试记录之Debug Assertion Failed！

2.问题定位将下方代码进行屏蔽后，错误提示消失Display_data_512x8bit(data);data_receive_512x8bit+=_T("USB接收端点无数据输出！

snaking616·2022-11-19 19:20

CD2-pFed: Cyclic Distillation-guided Channel Decoupling for ModelPersonalization in Federated Lear论文

背景知识蒸馏将同一批数据同时放入两个模型中，将教师模型的预测输出作为软标签，将真实标签作为硬标签，分别计算学生模型的两种损失，最后将两个损失加权求和，作为最终损失更新网络参数。

Mp4r8672v·2022-11-19 17:01

算法面经广联达、中兴、电信篇

广联达1.singlepass方法2.关键词识别用的什么方法3.做的项目克服了什么困难4.对比学习构造正负样例的方法5.对知识蒸馏其他方法的调研6.transformer内部结构7.GIL：为了保护多线程下对

持续战斗状态·2022-11-19 10:20

(Unsupervised Anomaly Detection)无监督异常检测领域最新研究进展 - Part 3 基于嵌入的方法（1）【持续更新...】

文章目录前言1.基于预训练模型1.1SPADE(CVPR2021)1.2PaDiM（ICPR2020）1.3PatchCore（2021）1.4FocusYourDistribution（2021）2.知识蒸馏

我是大黄同学呀·2022-11-19 10:35

深度学习模型压缩分类及原理方法

深度学习模型压缩分类及原理方法深度学习模型压缩分类###精细模型设计###模型裁剪及权重共享复用###低秩近似###知识蒸馏###核的稀疏化###模型量化（网络二值化）剪枝就是通过去除网络中冗余的channels

Mira-Tableau·2022-11-19 09:22

2022.7.10第十四次周报

二、KnowledgeDistillation(知识蒸馏)1.KnowledgeDistillation2.Temperatureforsoftmax三、ParameterQuantization（

孙源峰·2022-11-19 08:23

yolov5剪枝实战2:网络剪枝原理介绍

Networkpruning)2.稀疏表示(Sparserepresentation)3.Bitsprecision(低比特表示，比如不用浮点型，使用int量化)4.Kownledgedistillation(知识蒸馏

@BangBang·2022-11-19 06:59

吐血整理了下AAAI2022中和NLP相关的论文，包括信息抽取、机翻、NER、多模态、数据增强、问答、多语言、KD、文本纠错等...

其中包括：信息抽取、关系抽取、机器翻译、命名实体识别、多模态、数据增强、智能问答、多语言、知识蒸馏、文本纠错等。信息抽取OneRel:JointEntityandRelationExtracti

zenRRan·2022-11-19 01:09

如何面对数据项目开发和管理中的挑战

01数据质量，横亘在理想与现实之间那道坎企业想从数据里面发掘价值，首先需要有数据，大部分企业面临的问题不是无数据可用，而是无可用数据。

Thoughtworks思特沃克中国·2022-11-17 10:03

深度学习模型压缩技术概览

剪枝非结构化剪枝结构化剪枝量化低秩近似（Low-rankapproximation）知识蒸馏（Knowledgedistillation）神经架构搜索(NAS)结论参考量化Low-RankApproximationKnowledgeDistillationNeuralArchitectureSearch

程序之巅·2022-11-17 07:59

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