知识蒸馏论文翻译第14页

知识蒸馏（Knowledge Distillation）

1、DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetworkHinton的文章"DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取

迷路在代码中·2023-01-16 15:48

Knowledge Distillation(KD) 知识蒸馏 Pytorch实现

简单实现，主要为了理解其原理importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpfromtorch.nnimportCrossEntropyLossfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoader,SequentialSamplerclassmodel(nn.Module):def__init__(self,i

hxxjxw·2023-01-16 15:48

转：知识蒸馏

转：https://www.cnblogs.com/jins-note/p/9679450.html本文为转载，主要是给自己看的，最好可以到原文查看。蒸馏神经网络取名为蒸馏（Distill），其实是一个非常形象的过程。我们把数据结构信息和数据本身当作一个混合物，分布信息通过概率分布被分离出来。首先，T值很大，相当于用很高的温度将关键的分布信息从原有的数据中分离，之后在同样的温度下用新模型融合蒸馏出

冰菓(笑)·2023-01-16 15:18

解耦知识蒸馏（Decoupled Knowledge Distillation，DKD）论文解读

论文简介：1、为了提供研究logit蒸馏的新观点，本文将经典的KD损失重新表述为两个部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识精馏（NCKD）。

一瞬にして失う·2023-01-16 06:45

论文翻译《Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.17115代码地址：https://github.com/hzhupku/DCNet目录Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1.GeneralObjectDetection2.2.Few-ShotLearning2.3.Few-ShotObjectDetection3.Method3.1.Prel

薛铁钢·2023-01-16 04:19

BERT论文翻译：用于语言理解的深度双向Transformer的预训练

JacobDevlinMing-WeiChangKentonLeekristinaToutanovaGoogleAILanguage{jacobdevlin,mingweichang,kentonl,kristout}@google.com摘要本文介绍了一种新的语言表示模型BERT，意为“来自transformer的双向编码器表示”（BidirectionalEncoderRepresentati

weixin_30907935·2023-01-15 18:17

PointCNN 论文翻译解析

1.前言卷积神经网络在二维图像的应用已经较为成熟了，但CNN在三维空间上，尤其是点云这种无序集的应用现在研究得尤其少。山东大学近日公布的一项研究提出的PointCNN可以让CNN在点云数据的处理刷新了多项深度学习任务的纪录。由于项目需要，我对PointCNN论文的核心部分做了翻译及部分解析，希望能够帮助大家更好地学习理解PointCNN。2.概述如Fig1，传统的卷积作用在二维图像上。在图像中数据

weixin_30950607·2023-01-15 12:36

卷积神经网络——目标检测之Fast R-CNN论文翻译

论文连接https://arxiv.org/abs/1504.08083相关论文翻译链接R-CNN：https://blog.csdn.net/itlilyer/article/details/107190083FasterR-CNN

helpburn·2023-01-14 15:19

IMU互补滤波器：Keeping a Good Attitude A Quaternion-Based Orientation

1.论文翻译：【论文阅读】【互补滤波器】详细推导_源码解析_数据集实测_KeepingaGoodAttitude:AQuaternionBasedOrientationFilterforIMUs-知乎2

马克西姆0·2023-01-14 10:17

【论文翻译】Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild

Few-ShotObjectDetectionandViewpointEstimationforObjectsintheWild野外目标的小样本目标检测与视点估计论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.12107v1.pdf代码地址：GitHub-YoungXIAO13/FewShotDetection:(ECCV2020)PyTorchimplementationofpa

小张好难瘦·2023-01-14 08:01

如何让SCI期刊审稿人，理解你的文章？ - 易智编译EaseEditing

首先需要对论文进行全文润色对于发表论文来说，进行润色是必须的，正因为SCI论文翻译要求高难度大，无论笔译还是口译都一定要有过硬的基本功，知识面要足够宽广，专业综合能力要求高。

易智编译·2023-01-13 13:00

【论文翻译】一种基于注意的异构结构学习图神经网络

一种基于注意的异构结构学习图神经网络摘要本文主要研究异构信息网络（HIN）的图表示学习，其中各种类型的顶点通过各种关系连接。现有的方法大多是通过元路径修正齐次图嵌入模型，以学习HIN的低维向量空间。本文提出了一种新的异构图结构注意神经网络（HetSANN）来直接编码HIN的结构信息，而不需要元路径，从而获得更多的信息表示。该方法不需要领域专家来设计元路径方案，并且可以自动处理异构信息。具体来说，我

Mrong1013967·2023-01-13 10:13

论文翻译：2022_PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement

论文地址：PACDNN：一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络相似代码：https://github.com/phpstorm1/SE-FCN引用格式：HasannezhadM，YuH，ZhuWP，etal.PACDNN：Aphase-awarecompositedeepneuralnetworkforspeechenhancement[J].SpeechCommunication，2022，

凌逆战·2023-01-12 22:19

[2017NIPS]Learning Efficient Object Detection Models with Knowledge Distillation 论文笔记

目录Method1.结果蒸馏——分类2.结果蒸馏——回归3.特征蒸馏实验结果总结Method将知识蒸馏用在检测方向最大的问题就是前景和背景的类别不均衡问题。

机器就不学习·2023-01-12 13:34

[2021ICLR]Improve Object Detection with Feature-based Knowledge Distillation 论文笔记

动机认为目标检测知识蒸馏效果不好的问题出在两个地方。1.前背景像素比例不平衡问题。

机器就不学习·2023-01-12 13:34

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Compressing Deep Graph Neural Networks via Adversarial Knowledge Distillation

通过对立知识蒸馏压缩深度图神经网络摘要深度图神经网络(GNNs)已被证明对图结构数据的建模具有表达能力。然而，深度图模型的过度堆积的体系结构使得在移动或嵌入式系统上部署和快速测试变得困难。

乱搭巴士·2023-01-12 13:33

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Spot-adaptive Knowledge Distillation

点自适应知识蒸馏摘要知识提取(KD)已经成为压缩深度神经网络的一个良好建立的范例。进行知识提炼的典型方式是在教师网络的监督下训练学生网络，以利用教师网络中一个或多个点(即，层)的知识。

乱搭巴士·2023-01-12 13:03

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Knowledge Distillation from A Stronger Teacher

来自一个更强的教师的知识蒸馏摘要不同于现有的知识提取方法侧重于基线设置，其中教师模型和培训策略不如最先进的方法强大和有竞争力，本文提出了一种称为DIST的方法，以从更强的教师中提取更好的知识。

乱搭巴士·2023-01-12 13:02

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Class-Incremental Learning by Knowledge Distillation with Adaptive Feature Consolida

摘要我们提出了一种基于深度神经网络的新型类增量学习方法，该方法在有限的内存中不断学习新的任务，用于存储以前任务中的例子。我们的算法以知识提炼为基础，提供了一种原则性的方法来保持旧模型的表征，同时有效地调整到新任务。所提出的方法估计了模型更新所产生的表征变化和损失增加之间的关系。它利用表征最小化了损失增加的上界，这利用了骨干模型内每个特征图的估计重要性。基于重要性，该模型限制重要特征的更新以获得稳健

乱搭巴士·2023-01-12 13:02

【论文笔记_知识蒸馏】Adaptive multi-teacher multi-level knowledge distillation

2020年的论文。摘要知识提炼（KD）是一种有效的学习范式，通过利用从教师网络中提炼的额外监督知识来提高轻量级学生网络的性能。大多数开创性研究要么在学习方法上只向一名教师学习，忽视了一名学生可以同时向多名教师学习的潜力，要么简单地将每位教师视为同等重要，无法揭示教师对具体例子的不同重要性。为了弥补这一差距，我们提出了一种新的自适应多教师多级知识提炼学习框架（AMTML-KD），这包括两个新的见解：

乱搭巴士·2023-01-12 13:32

【论文笔记_知识蒸馏】Interactive Knowledge Distillation for image classification

摘要知识提炼（KD）是一个标准的师生学习框架，在训练有素的大型教师网络的指导下，培养一个轻量级的学生网络。互动教学作为一种有效的教学策略，在学校得到了广泛的应用，以激发学生的学习动机。在互动教学中，教师不仅提供知识，而且对学生的反应给予建设性的反馈，以提高学生的学习成绩。在这项工作中，我们提出了交互式知识提炼（IAKD）来利用交互式教学策略进行有效的知识提炼。在提取过程中，教师网络和学生网络之间的

乱搭巴士·2023-01-12 13:32

【论文笔记_自知识蒸馏_2021】Revisiting Knowledge Distillation via Label Smoothing Regularization

代码地址：https://github.com/yuanli2333/Teacher-free-Knowledge-Distillation摘要知识提炼（KD）旨在将繁琐的教师模型中的知识提炼为轻量级的学生模型。它的成功通常归功于教师模型提供的关于类别之间相似性的特权信息，从这个意义上说，只有强大的教师模型被部署在实践中教较弱的学生。在这项工作中，我们通过以下实验观察来挑战这一共同信念：1）除了承

乱搭巴士·2023-01-12 13:32

【论文笔记_知识蒸馏_2021】KNOWLEDGE DISTILLATION VIA SOFTMAX REGRESSION

代码地址:https://github.com/jingyang2017/KD_SRRL摘要本文通过知识提炼解决了模型压缩的问题。我们主张采用一种优化学生网络倒数第二层的输出特征的方法，因此与表征学习直接相关。为此，我们首先提出了一种直接的特征匹配方法，它只关注优化学生的倒数第二层。其次，更重要的是，由于特征匹配没有考虑到手头的分类问题，我们提出了第二种方法，将表征学习和分类解耦，利用教师的预训练

乱搭巴士·2023-01-12 13:32

2020知识蒸馏《Channel Distillation: Channel-Wise Attention for Knowledge Distillation》论文笔记

论文笔记《ChannelDistillation:Channel-WiseAttentionforKnowledgeDistillation》摘要问题1.ChannelDistillation(CD)渠道蒸馏2.GuidedKnowledgeDistillation(GKD)知识引导蒸馏3.EarlyDecayTeacher(EDT)早期教师的衰减4.损失函数实验论文地址：ChannelDis

星竹紫兰·2023-01-12 13:31

知识蒸馏 Knowledge distillation（学习笔记）

知识蒸馏概述蒸馏：把大的复杂的东西变成小的纯净的东西在知识蒸馏中大的模型为教师模型（teacher）臃肿集成牛逼复杂的小的为学生模型（student）小的精干的轻量化的这里有一个知识的迁移因为落地实现的终端边缘设备的算计十分有限所以急需将一个大的优秀的模型压缩成一个小巧精干的轻量化模型这张图它背后的含义是预训练的大模型的增长速率时很恐怖的比摩尔定律还大而我们小设备的算力提升是很受限的

：）�东东要拼命·2023-01-12 13:00

说话人验证论文翻译：Generalized end-to-end loss for speaker verification

论文地址：2018_说话人验证的广义端到端损失论文代码：GeneralizedEnd-to-EndLossforSpeakerVerification地址：说话人验证论文翻译：Generalizedend-to-endlossforspeakerverification

凌逆战·2023-01-12 11:51

知识蒸馏论文翻译（5）—— Feature Normalized Knowledge Distillation for Image Classification（图像分类）

知识蒸馏论文翻译（5）——FeatureNormalizedKnowledgeDistillationforImageClassification（图像分类）用于图像分类的特征归一化知识蒸馏文章目录知识蒸馏论文翻译

~拾捌~·2023-01-12 09:49

ECCV 2022 | FedX: 在无监督联邦学习中进行知识蒸馏

©PaperWeekly原创·作者|张成蹊单位|Freewheel机器学习工程师研究方向|自然语言处理论文的立意是在联邦学习过程中，结合对比学习，用局部与全局的两种蒸馏方式来无监督地学习样本的向量表示。FedX不仅是一种创新的无监督学习算法，更是一种可以热插拔用于传统对比学习，使之效果提升的无监督损失函数。关键词：联邦学习（FederatedLearning），对比学习（ContrastiveLe

PaperWeekly·2023-01-12 08:38

SphereFace的翻译，解读以及训练

目录论文翻译3.1回顾Softmaxloss3.2softmaxloss中引进角度距离3.3A-softmaxloss的超球体

qianqing13579·2023-01-11 23:37

GoogLeNet论文解读

GoogLeNet论文翻译及解读论文地址：https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf源代码：googlenet摘要推出的CNN关键结构为Inception，此结构的关键核心点为网络内部对计算资源的进一步利用

秋天的风儿·2023-01-11 20:27

SIFT经典论文翻译版

SIFT原文：https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf尺度不变关键点的独特图像特征摘要1.引言2.相关工作3.尺度空间极值检测3.1局部极值检测3.2尺度采样频率3.3空间域中的采样频率4.精确关键点定位4.1消除边缘响应5.定向任务6.局部图像描述子6.1描述子表示6.2描述子测试6.3仿射变化的敏感性6.4与大型数据库匹配7.在目标识别中的应用

Seemplus·2023-01-11 16:53

XGBoost论文翻译

0.摘要 Treeboosting是一个高效的并且广泛应用的机器学习方法。在本文中，我们会介绍一个可扩展的端到端的treeboosting系统，它叫XGBoost，它被数据科学家广泛地应用，并且在许多机器学习挑战取得了最好的结果。对于稀疏数据提出了稀疏性感知算法，以及加权分位数略图(weightedquantilesketch)用来近似树模型学习。更重要的是，我们提供了对缓存访问模式，数据压缩和

独影月下酌酒·2023-01-11 14:47

NeRF论文阅读

NeRF论文阅读论文地址理解视频论文翻译摘要我们提出了一种方法，通过使用一组稀疏的输入视图来优化底层连续的体积场景函数，从而获得合成复杂场景的新视图的最新结果。

spade_eddie·2023-01-11 12:41

DeepSORT论文翻译（SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf在网上看到一些论文翻译，很多句子和专业词汇翻译都有很大问题。

alex1801·2023-01-11 11:18

【学习】Meta Learning、

回顾GD学习好的初始化参数学习学习率NAS寻找网络结构dataaugmentationSampleReweightingFew-shotImageClassification元学习与自我监督学习元学习和知识蒸馏元学习和领域适应元学习与终身学习一

Raphael9900·2023-01-11 10:28

Using chatbots to scaffold EFL students argumentative writing （论文翻译）

使用聊天机器人来指导学生的议论文写作摘要研究表明，英语作为外语的学生的议论文写作受益于与同龄人的互动。然而，在实践中找到一个理想的对象很困难，聊天机器人被认为是这个问题的潜在解决方案。聊天机器人是人工智能的一种形式，旨在与人类用户进行轮流对话。在本文中，我们提出了一种聊天机器人辅助议论文写作的教学方法。我们开发的一种新型聊天机器人系统，用于指导学生的论点构建，然后我们讨论了使用该系统来帮助学生生成

Wonder-King·2023-01-10 20:55

Learning Student-Friendly Teacher Networks for Knowledge Distillation论文阅读

本篇论文来自2021年NeurIPS，论文地址点这里一.介绍知识蒸馏是一种著名的技术，用于学习具有竞争性精度的紧凑深度神经网络模型，其中较小的网络(学生)被训练来模拟较大网络(教师)的表示。

编程龙·2023-01-10 19:48

DPCRN: Dual-Path Convolution Recurrent Network for Single Channel Speech Enhancement---论文翻译

DPCRN：用于单通道语音增强的双路径卷积递归网络XiaohuaiLe1;2;3,HongshengChen1;2;3,KaiChen1;2;3,JingLu1;2;31KeyLaboratoryofModernAcoustics,NanjingUniversity,Nanjing210093,China2NJU-HorizonIntelligentAudioLab,HorizonRobotics

我和代码有个约会.·2023-01-10 17:12

Distillation-guided Image Inpainting 论文阅读笔记

这是ICCV的文章，但我只是随便读一下，记录一些可能以后会参考的机制网络结构图如下：主要就是用了两个网络，参考了知识蒸馏中教师-学生网络的方式，用完整图像encoder-decoder重建过程中的特征图来监督

sysu_first_yasuo·2023-01-10 15:18

yolov6论文翻译

摘要多年来，YOLO系列一直是高效物体检测的事实上的工业级标准。YOLO社区以压倒性的优势丰富了它在众多硬件平台和丰富场景中的应用。在这份技术报告中，我们努力把它的极限推到一个新的水平，以坚定不移的心态向行业应用迈进。考虑到现实环境中对速度和准确性的不同要求，我们广泛地研究了来自工业界或学术界的最新的物体检测进展。具体来说，我们大量吸收了最近的网络设计、训练策略、测试技术、量化和优化方法的思想。在

guanshanjushi2·2023-01-10 13:19

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【半监督医学图像分割2022CVPR】S4CVnet论文翻译论文题目：WhenCNNMeetwithViT:TowardsSemi-SupervisedLearningforMulti-ClassMedicalImageSemanticSegmentation

說詤榢·2023-01-10 12:38

AI关键组件 | 集成，知识蒸馏和蒸馏「AI核心算法」

关注：耕智能，深耕AI脱水干货作者：ZeyuanAllen-Zhu编译：ronghuaiyang报道：AI公园转载请联系作者训练好的模型，用自己蒸馏一下，就能提高性能，是不是很神奇，这里面的原理到底是什么呢，这要从模型集成开始说起。在现在的标准技术下，例如过参数化、batch-normalization和添加残差连接，“现代”神经网络训练——至少对于图像分类任务和许多其他任务来说——通常是相当稳定

九三智能控v·2023-01-10 11:20

Self-Knowledge Distillation: A Simple Way for Better Generalization论文阅读

这篇论文从正则化方法可以提高网络的泛化能力这一点出发，提出了一个简单且有效的正则化方法——Self-KD，即自知识蒸馏。从作者所做的一系列实验可以看出来，Self-KD不仅在提高精度上面起到

PyBigStar·2023-01-10 11:19

联邦学习——用data-free知识蒸馏处理Non-IID

《Data-FreeKnowledgeDistillationforHeterogeneousFederatedLearning》ICML2021最近出现了利用知识蒸馏来解决FL中的用户异构性问题的想法

联邦学习小白·2023-01-10 11:41

FedMD: Heterogenous Federated Learning via Model Distillation论文笔记

本文提出使用迁移学习和知识蒸馏开发了一个联邦学习框架FedMD，此框架允许不同的客户端根据其计算能力设计不同的网络结构，并且保护数据集的隐私安全和模型的隐私安全条件下联合训练出一个模型。

Zoran_卓·2023-01-10 11:41

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【AAAI2021】零样本知识蒸馏：Data-FreeKnowledgeDistillationwithSoftTargetedTransferSetSynthesis论文地址：主要问题：主要思路：主要贡献

BIT可达鸭·2023-01-10 11:41

Knowledge Distillation论文阅读之（1）：Structured Knowledge Distillation for Semantic Segmentation

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暖仔会飞·2023-01-10 11:10

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BIT可达鸭·2023-01-10 11:10

论文阅读笔记--Data-Free Knowledge Distillation for Heterogeneous Federated Learning（FEDGEN）

作者认为现有的知识蒸馏（KnowledgeDistillation，K-D）的方法大多都需要server有一批代理数据（proxydata），协助K-D完成知识传授的过程，这有时候是做不到的。

Shawn2134123·2023-01-10 11:09

Multi-Task GANs for View-Specific Feature Learning in Gait Recognition论文翻译以及理解

Multi-TaskGANsforView-SpecificFeatureLearninginGaitRecognition论文翻译以及理解今天想尝试一下翻译一篇自己读的论文。写的不好，后续慢慢改进。

cool whidpers·2023-01-10 11:06

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