无数据知识蒸馏

论文阅读_知识蒸馏_Meta-KD

:AMetaKnowledgeDistillationFrameworkforLanguageModelCompressionacrossDomains中文题目：Meta-KD:跨领域语言模型压缩的元知识蒸馏框架论文地址
xieyan0811·2022-09-25 00:09

无数据不AI，无人工不智能

今年以来又出现了很多热词，不止大数据，人工智能（AI）、深度学习（deeplearning）、机器学习（machinelearning）、AR、VR……形色的创业团队鲸吞了市场上相当一大部分的投资。所有这一切好像跟我们相关，但好像离商业价值又那么远，他们之间到底跟数据有什么关系，有没有可能给其他行业创造价值？进入后数据爆炸时代其实整个人类的发展历史，就是人类不断的尝试去记录以及去测量自身和世界的过
weixin_33909059·2022-09-21 07:06

论文阅读_知识蒸馏_Distilling_BERT

英文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks中文题目：从BERT中蒸馏指定任务知识到简单网络论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf领域：自然语言，深度学习发表时间：2019作者：RaphaelTang,滑铁卢大学被引量：226代码和数据：https://gith
xieyan0811·2022-09-18 00:53

论文阅读_知识蒸馏_TinyBERT

DISTILLINGBERTFORNATURALLAN-GUAGEUNDERSTANDING中文题目：TinyBERT:提炼BERT的自然语言理解能力论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.10351.pdf领域：NLP，知识蒸馏发表时间
xieyan0811·2022-09-18 00:23

使用 Vue+ElementUi 实现省市联动效果

省市联动效果简单描述：在选择省之后，我们可以选择其省对应的市，当没有选择省的时候，市级下拉为无数据。并且在这里将省市对应的id作为本质要存储到数据库当中的数据。使用Vue进行开发。
Modify_QaQ·2022-09-15 15:46

基于知识蒸馏Knowledge Distillation模型压缩pytorch实现

在弄懂原理基础上，从本篇博客开始，逐步介绍基于知识蒸馏的增量学习、模型压缩的代码实现。毕竟“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”。先从最经典的Hilton论文开始，先实现基于知识蒸馏的模型压缩。
azy1988·2022-09-14 07:20

模型压缩之知识蒸馏

1.介绍1.2背景虽然在一般情况下，我们不会去区分训练和部署使用的模型，但是训练和部署之间存在着一定的不一致性:在训练过程中，我们需要使用复杂的模型，大量的计算资源，以便从非常大、高度冗余的数据集中提取出信息。在实验中，效果最好的模型往往规模很大，甚至由多个模型集成得到。而大模型不方便部署到服务中去，常见的瓶颈如下:推断速度慢对部署资源要求高(内存，显存等)在部署时，我们对延迟以及计算资源都有着严
AI算法-图哥·2022-09-14 07:46

深度学习之知识蒸馏(Knowledge Distillation)

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除论文参考引言知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-09-14 07:31

模型压缩中知识蒸馏技术原理及其发展现状和展望

知识蒸馏是非常经典的基于迁移学习的模型压缩技术，在学术界的研究非常活跃，工业界也有许多的应用和较大的潜力，本文给大家梳理知识蒸馏的核心技术，发展现状，未来展望以及学习资源推荐。
文文学霸·2022-09-14 07:00

初识知识蒸馏

这里写自定义目录标题知识蒸馏1知识蒸馏的作用2怎么做到？3到底怎么实现？注：知识蒸馏1知识蒸馏的作用知识蒸馏的概念来源于大牛Hinton在2015年的一篇文章，在文中首次提出了知识蒸馏的概念。
Moringstarluc·2022-09-14 07:29

深度学习中的知识蒸馏技术！

本文概览:1.知识蒸馏介绍1.1什么是知识蒸馏？在化学中，蒸馏是一种有效的分离不同沸点组分的方法，大致步骤是先升温使低沸点的组分汽化，然后降温冷凝，达到分离出目标物质的目的。
Datawhale·2022-09-14 07:58

知识蒸馏基本原理

说回到知识蒸馏（knowledgedistillation），其是模型压缩的一种常用的方法，最早得到推广的版本是由Hint
zhiyong_will·2022-09-14 07:25

vue+springboot项目练习（二、前后端交互Login页面测试）

前面已经完成Vue的demo构建，接下来就是前后端结合测试的登录是否可跳转页面（无数据库情况下）一、后端项目创建使用idea新建springboot项目，选择SpringInitializr，点击Next
小威爱发牌·2022-09-12 20:06

深度学习——卷积神经网络压缩方法总结（等待补充）

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。
小陈phd·2022-09-10 07:40

企业IP地址怎么划分

4)无数据恢复功能，IP协议没有重
微思xmws·2022-09-06 15:08

【流行框架】SpringMVC

专栏学习相应知识⚡如有问题，欢迎指正，一起学习~~文章目录入门案例案例制作SpringMVC技术架构图基本配置Controller加载控制静态资源加载中文乱码处理注解驱动请求请求参数类型转换器请求映射响应无数据跳转页面带数据跳
Hello Code.·2022-09-06 07:27

论文阅读：CVPR2022 Wavelet Knowledge Distillation: Towards Efficient Image-to-Image Translation

为了解决这个问题，提出了一种新的知识蒸馏方法，称为小波知识蒸馏。小波知识蒸馏不是直接提取生成的教师图像，而是首先通过离散小波变换将
_击空明兮溯流光_·2022-09-04 07:58

模型压缩|深度学习（李宏毅）（十三）

本文主要介绍五种模型压缩的方法：①网络剪枝（NetworkPruning）②知识蒸馏（KnowledgeDistillation）③参数量化（ParameterQuantization）④结构设计（ArchitectureDesign
酷酷的群·2022-09-03 15:59

万字综述 | 一文读懂知识蒸馏

知识蒸馏综述摘要知识蒸馏简介知识Response-BasedKnowledgeFeature-BasedKnowledgeRelation-BasedKnowledge蒸馏离线蒸馏（OfflineDistillation
AI异构·2022-09-03 15:29

深度学习之模型压缩

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除参考概述目的：最大程度的减小模型复杂度，减少模型存储需要的空间，也致力于加速模型的训练和推理主要方法前端压缩(可逆)：知识蒸馏：通过采用预先训练好的复杂模型（teachermodel
专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-09-03 15:23

【深度学习之模型优化】模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述

【深度学习之模型优化】模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述模型剪枝技术概述1.什
大气层煮月亮·2022-09-03 15:21

数学、机器学习、深度学习目录

对象检测1.数学基础矩阵求导术用狄拉克函数来构造非光滑函数的光滑近似2.深度学习深度学习入门（一）感知机与激活函数损失函数–交叉熵与极大似然估计softmax求导/label_smoothing求导/知识蒸馏求导梯度推导深度学习入门
得克特·2022-09-01 07:19

超越所有MIM模型的BEiT v2来了！微软使用矢量量化视觉Tokenizers的掩码图像建模！

具体来说，作者引入向量量化知识蒸馏来训练tokenizer，它将连续的语义空间离散化为紧凑
·2022-08-29 10:55

CVPR 2022详解｜重新挖掘logit蒸馏的潜力，旷视等开源解耦知识蒸馏DKD

作者丨科技猛兽编辑丨3D视觉开发者社区导读本文提出了一种十分新颖的观点，即：输出知识蒸馏的潜力其实还没有得到完全开发。
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-08-27 07:55

图文详解Element-UI中自定义修改el-table样式

background-color4、修改tr(行内线)的background-color5、修改斑马线的background-color(奇偶行背景)6、修改表格最底部background-color和height7、修改表格无数据
·2022-08-26 11:35

Mybatis Plus配置多个数据源

介绍MP集成多数据源的官方文档：多数据源|MyBatis-Plus特性支持无数据源启动，支持懒加载数据源（需要的时候再创建连接）提供基于seata的分布式事务方案约定本框架只做切换数据源这件核心的事情，
李显赤赤·2022-08-26 10:22

mysql如何让表的自增主键重新设置从1开始自增

mysql如何让表的自增主键重新设置从1开始自增作用于无数据的表或者有数据但数据作废的表直接执行该语句：truncatetable你的表名。
不说废话斯基·2022-08-23 09:44

使用JMeter测试.Net5.0,.Net6.0框架下无数据处理的并发情况

1.安装JMeter及使用1.1下载JMeter登录官方网站找到下载链接进行下载：https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi1.2配置环境变量配置JMeter环境变量新建变量名JMETER_HOME值为：JMeter解压目录\bin（下
吴先森·2022-08-22 23:00

知识蒸馏：好老师是耐心且一致的

Knowledgedistillation:Agoodteacherispatientandconsistent9Jun2021CVPR2022Oral作者：LucasBeyer,XiaohuaZhai,AmélieRoyer,LarisaMarkeeva,RohanAnil,AlexanderKolesnikov单位：GoogleResearch,BrainTeam原文：https://arxi
Valar_Morghulis·2022-08-19 16:33

预约直播 | 基于预训练模型的自然语言处理及EasyNLP算法框架

算法框架二、直播时间：2022年08月24日（周三）18：00-18：30三、议题介绍：此次分享将深入介绍预训练语言模型的研究进展以及各种下游自然语言理解的应用；为了解决大模型落地难问题，重点展示多种知识蒸馏
·2022-08-18 10:49

深度学习模型——知识蒸馏

什么是知识蒸馏？近年来，神经模型在几乎所有领域都取得了成功，包括极端复杂的问题。然而，这些模型体积巨大，有数百万(甚至数十亿)个参数，因此不能部署在边缘设备上。
wuguangbin1230·2022-08-13 07:09

深度学习机器学习面试题汇——模型优化，轻量化，模型压缩

为什么用知识蒸馏？知道模型蒸馏吗？谈下原理做过模型优化吗？模型蒸馏和模型裁剪？squeezeNet的FireModule有什么特点？
冰露可乐·2022-08-13 07:07

【模型压缩】（四）——知识蒸馏

一、概述一句话概括：将一个复杂模型的预测能力转移到一个较小的网络上；（复杂模型称为教师模型，较小模型称为学生模型）TeacherandStudent的概念：对大网络学习的知识进行"蒸馏"，并将其转移到小网络上，同时小网络的性能能够接近大网络；蒸馏模型（Student）被训练模仿大网络（Teacher）的输出，而不仅仅是直接在原始数据上训练，通过这种方式让小网络学习到大网络的抽象特征能力和泛化能力；
一个热爱学习的深度渣渣·2022-08-13 07:35

深度学习 模型压缩之知识蒸馏

知识蒸馏知识蒸馏蒸馏方式离线蒸馏在线蒸馏自我蒸馏蒸馏算法对抗蒸馏多教师蒸馏跨模态蒸馏图蒸馏无数据蒸馏量化蒸馏深度交互学习（DeepMutalLearning）Demo环境导入相关的包加载mnist数据定义教师模型训练教师模型修改教师模型生成
RyanC3·2022-08-13 07:33

深度学习模型压缩#1-剪枝

模型压缩有剪枝、量化、知识蒸馏等方法。剪枝网络剪枝是模型压缩使用较为普遍的一种方法。主要通过减少网络参数、降低结构复杂度来增强网络泛化性能和避免过拟合，以此得到更轻量、高效的应用模型。
Qinghuan1958·2022-08-13 07:29

李宏毅《机器学习》模型压缩-知识蒸馏

本文主要介绍五种模型压缩的方法：①网络剪枝（NetworkPruning）②知识蒸馏（KnowledgeDistillation）③参数量化（ParameterQuantization）④结构设计（ArchitectureDesign
Good@dz·2022-08-13 07:57

深度学习中模型压缩（Network Compression）的几种方法（李宏毅视频课总结）

文章目录0前言1NetworkPruning（网络剪枝）1.1Basemethod1.2WeightPruning1.3NeuronPruning2KnowledgeDistillation（知识蒸馏）
Y_蒋林志·2022-08-13 07:25

深度学习模型压缩与加速技术（六）：知识蒸馏

目录总结知识蒸馏定义特点1.学生模型的网络架构2.教师模型的学习信息训练技巧其他场景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，得到参数量更少
小风_·2022-08-13 07:54

模型压缩 —— 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/81467832在深度学习的背景下，为了达到更好的预测，常常会有两种方案：1.使用过参数化的深度神经网络，这类网络学习能力非常强，因此往往加上一定的正则化策略(如dropout)；2.集成模型(ensemble)，将许多弱的模型集成起来，往往可以实现较好的预测。这两种方案需要的计算量和计算资源很大，对部署非常不利。这也就是模型压缩的动机：我
rainbow_lucky0106·2022-08-13 07:53

模型压缩（4）——知识蒸馏

对于大的数据集，小模型往往很难获得较高的精度；知识蒸馏则是使用大模型指导小模型，使小模型学到大模型包含的知识，从而得到更高的精度。
不变强不改名·2022-08-13 07:20

深度学习-知识蒸馏

第一章综述知识蒸馏的目的是将大模型变成小模型，将小模型部署到移动终端设备上。
jackson_j·2022-08-13 07:48

深度学习之压缩模型大小且不掉点的方法---知识蒸馏

目录原理知识蒸馏代码演示（手写数字集）1.导入相关包2.准备训练集3.搭建教师网络并训练4.搭建学生网络并训练5.对学生网络进行知识蒸馏训练测试结果总结知识蒸馏的功能原理知识蒸馏的算法理论，就是将庞大的教师模型的重要的东西让学生模型来逼近和训练
L888666Q·2022-08-13 07:37

美团搜索粗排优化的探索与实践

本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。
美团技术团队·2022-08-12 19:27

美团搜索粗排优化的探索与实践

本文介绍了美团搜索粗排的迭代路线、基于知识蒸馏和自动神经网络选择的粗排优化工作，希望为从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。
·2022-08-12 17:26

K-近邻算法（kNN算法）

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。
NSSWTT·2022-08-10 16:15

用20篇论文走完知识蒸馏在 2014-2020 年的技术进展

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨傅斯年Walton@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/160206075编辑丨极市平台前言最近给公司里面的同学做了一个KD的survey，趁热把我回顾研究的一些东西记录下来，算是回馈知乎社区，一直以来，从里面汲取了很多营养，但没有怎么输出优质内容。概要Intro&RoadmapKD
视学算法·2022-08-08 07:00

实际工作中的高级技术（训练加速、推理加速、深度学习自适应、对抗神经网络）

.基于数据的并行①ModelAverage（模型平均）②SSGD（同步随机梯度下降）③ASGD*（异步随机梯度下降）2.基于模型的并行二、推理加速1.SVD分解*2.HiddenNodeprune3.知识蒸馏
Billie使劲学·2022-08-05 07:41

Flutter-ListView分组(像iOS一样优雅)

而且代码和逻辑耦合很严重，不知道有没有人弄过，但是我没找到，于是自己动手造个轮子，通过逻辑处理封装，使用方法和iOS的基本一致，当然目前只提供了数据分组、sectionHeader、sectionFooter、无数据占位和列表
flutter养成中·2022-07-20 16:18

公众号内容拓展学习笔记（2021.3.27）

用20篇论文走完知识蒸馏在2014-2020年的技术进展⭐️⭐️主要内容：有关知识蒸馏技术发展的综述核心要点：三种主流方法：模型压缩算法，模
CV_七少·2022-07-19 07:59

小程序实现侧边栏切换

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·2022-07-13 18:49
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