知识蒸馏第3页

论文笔记----MEAL V2

即：多老师版的知识蒸馏模型加

静夜寒风·2023-09-29 22:42

【CVPR 2021】基于样本间关系的知识蒸馏：Complementary Relation Contrastive Distillation

【CVPR2021】基于样本间关系的知识蒸馏：ComplementaryRelationContrastiveDistillation论文地址：主要问题：主要思路：算法优点：算法论证：基本符号：优化目标

BIT可达鸭·2023-09-28 19:03

语义表示模型新方向《DistillBert》

知识蒸馏是在较低成本下有效提升预测速度的方法。最近在看知识蒸馏方面的内容，对《DistillBert》做个简单的介绍。提纲1.Bert后演化的趋势2.知识蒸馏基本原理3.

章鱼小丸子vvv·2023-09-28 15:07

基于知识蒸馏的夜间低照度图像增强及目标检测

“人工智能技术与咨询”发布摘要为了实现夜间低照度图像的增强，提高目标检测模型在夜间低照度条件下的检测精度并减小模型的计算成本，提出了一种基于知识蒸馏和数据增强的夜间低照度图像增强以及目标检测多任务模型，

renhongxia1·2023-09-28 05:35

基于知识蒸馏的两阶段去雨去雪去雾模型学习记录（一）

前面完成了基于知识蒸馏的去雨去雪去雾模型大的部署与训练，下面则进行代码的学习。使用debug的方式进行代码的学习。首先是网络结构展示：轻易不要打开，这个模型太复杂了。

彭祥.·2023-09-25 07:05

知识蒸馏，知识迁移

1什么是知识蒸馏，知识迁移我们有一个训练好的教师网络TeacherModel和数据和一个未训练好的学生网络StudentModel。我们需要学生网络有着与教师网络相似的，相近的能力。

朱小丰·2023-09-23 17:00

模型优化技术 —— 知识蒸馏

【经典简读】知识蒸馏(KnowledgeDistillation)经典之作神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

dataloading·2023-09-20 22:39

【知识蒸馏】Deep Mutual Learning

【GiantPandaCV导语】DeepMutualLearning是KnowledgeDistillation的外延，经过测试（代码来自Knowledge-Distillation-Zoo),DeepMutualLearning性能确实超出了原始KD很多，所以本文分析这篇CVPR2018年被接受的论文。同时PPOCRv2中也提到了DML，并提出了CML，取得效果显著。引言首先感谢：https:/

pprpp·2023-09-19 06:56

【技术博客】通过量化知识来解释知识蒸馏

【技术博客】****通过量化知识来解释知识蒸馏知识蒸馏介绍知识蒸馏（KnowledgeDistillation）最早是在2006年由Bulica提出的，在2014年Hinton对知识蒸馏做了归纳和发展。

MomodelAI·2023-09-16 15:41

知识蒸馏学习

知识蒸馏----教师和学生模型：将已训练完善的模型作为教师模型，通过控制“温度”从模型的输出结果中“蒸馏”出“知识”用于学生模型的训练，并希望轻量级的学生模型能够学到教师模型的“知识”，达到和教师模型相同的表现

魔法橘子·2023-09-11 12:14

深度学习概念（术语）：Fine-tuning、Knowledge Distillation, etc

文章目录1.Fine-tuning(微调)2.TransferLearning(迁移学习)3.KnowledgeDistillation(知识蒸馏)4.MetaLearning(元学习)这里的相关概念都是基于已有预训练模型

猛码Memmat·2023-09-10 01:23

AI+计算病理学：从前沿技术到临床应用|明晚19:30 【PhD Debate-18】

日19:30—21:3019:40-19:50侯文太图卷积网络驱动的组织病理图像智能分析方法19:50-20:00林天成基于因果干预的全景病理图多实例学习方法20:00-20:10曲麟昊基于双向弱监督知识蒸馏的全切片病理图像分类方法

AITIME论道·2023-09-09 13:58

AI+计算病理学：从前沿技术到临床应用|8月24日预告【PhD Debate-18】

日19:30—21:3019:40-19:50侯文太图卷积网络驱动的组织病理图像智能分析方法19:50-20:00林天成基于因果干预的全景病理图多实例学习方法20:00-20:10曲麟昊基于双向弱监督知识蒸馏的全切片病理图像分类方法

AITIME论道·2023-09-09 13:28

读书笔记：多Transformer的双向编码器表示法(Bert)-1

架构的入门学习：介绍Transformer架构，理解编码器和解码器的工作原理；掌握Bert模型架构的各个部分，了解如何进行模型的预训练、模型微调（将预训练的结果用于下游任务）；学习Bert的不同变体、基于知识蒸馏的变

baby_hua·2023-09-09 05:52

3种轻量化框架总结

知识蒸馏也是不错的办法，用大模型作为老师，通过知识蒸馏让大模型教导出小模型来实现参数量和计算量的减少

博观而约取,厚积而薄发·2023-09-08 07:05

视觉大模型高效应用方法盘点（内附论文代码）

例如，可以使用剪枝算法去除冗余参数、使用量化技术将模型参数量化为低精度数值、或者使用知识蒸馏技术将大模型的知识转移至小模型中。

PaperWeekly·2023-09-05 23:40

知识蒸馏实战：使用CoatNet蒸馏ResNet

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蒸馏函数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结果比对总结摘要知识蒸馏

静静AI学堂·2023-09-04 13:23

知识蒸馏综述：代码整理

全称：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork链接：https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pdf发表：NIPS14最经典的，也是明确提出知识蒸馏概念的工作

pprpp·2023-09-03 18:52

开源 SD-Small 和 SD-Tiny 知识蒸馏代码与权重

最近，人工智能社区在开发更大、更高性能的语言模型方面取得了显著的进展，例如Falcon40B、LLaMa-270B、Falcon40B、MPT30B;以及在图像领域的模型，如SD2.1和SDXL。这些进步无疑推动了人工智能的发展，使其具有高度多功能和最先进的图像生成和语言理解能力。然而，在我们惊叹于这些模型的强大和复杂性之余，必须认识到一个日益增长的需求:使人工智能模型体量更小、运行更高效、更易于

·2023-08-29 21:24

知识继承概述

文章目录知识继承第一章知识继承概述1.背景介绍第一页背景第二页大模型训练成本示例第三页知识继承的动机2.知识继承的主要方法第二章基于知识蒸馏的知识继承预页方法概览1.知识蒸馏概述第一页知识蒸馏概述第二页知识蒸馏第三页什么是知识第四页知识蒸馏的核心目的第五页知识的表示与迁移第六页

小白的Soda·2023-08-23 10:25

根据学生学习水平量身定制指导以促进知识蒸馏的效果

文章目录TailoringInstructionstoStudent’sLearningLevelsBoostsKnowledgeDistillation一、PPT内容P1BackgroundP2L2T--onlinedistillationP3L2T--MetadistillationP4Approach--LGTMP5DistillationinfluenceP6Finitedifferenc

小白的Soda·2023-08-23 10:25

通用语言模型蒸馏-GLMD

文章目录GLMD一、PPT内容论文背景P1BackgroundP2Approach相关知识P3知识蒸馏P4语言建模词预测逻辑方法P5两阶段词汇预测蒸馏P6P7词汇压缩实验结果P8results二、论文泛读

小白的Soda·2023-08-23 10:22

基于知识蒸馏的两阶段去雨、雪、雾算法调试记录

前言该项目的介绍可以参考博主这篇博文：基于知识蒸馏的去雪、去雾、去雨算法调试过程该项目中inference.py可以直接使用，只要将student的权重文件放入即可，博主实验过其去噪后的结果，貌似是变清晰了一点

彭祥.·2023-08-21 11:55

Knowledge Distillation and Student-Teacher Learning for Visual Intelligence

视觉智能的知识蒸馏与学生-老师学习:回顾与新展望摘要1引言2KD是什么？为什么要关注它？3KD的理论分析4基于教师数量的KD4.1从一个老师进行蒸馏4.1.1来自logit

UnknownBody·2023-08-19 15:22

理解softlabel的好处

从标签平滑和知识蒸馏理解SoftLabel-极市社区从softmax的损失函数曲线上理解，hardlabel监督下，由于softmax的作用，one-hot的最大值位置无限往1进行优化，但是永远不可能等于

江汉似年·2023-08-19 14:56

【KD】2023 ICML Linkless Link Prediction via Relational Distillation

为了同时利用这两种模型的优点，即在快速预测的同时保持较高的预测准确性，我们提出了基于知识蒸馏的链接预测方法，将GNN中的知识通过蒸馏的方式教给学生MLP

静静喜欢大白·2023-08-17 01:53

概念解析 | 知识蒸馏(Knowledge Distillation)

教师指点弟子-深度神经网络知识蒸馏技术详解注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次辨析的概念是:知识蒸馏(KnowledgeDistillation)。

R.X. NLOS·2023-08-15 08:33

知识蒸馏，teacher and studenet 网络

我发现这个知识蒸馏训练的思路真的很好。我看完以后发现可以做的事很多。知识蒸馏是利用从一个大型模型或模型集合中提取的知识来训练一个紧凑的神经网络。

skyfengye·2023-08-13 09:05

【超分引导的低分图像知识蒸馏】

Super-resolutionguidedknowledgedistillationforlow-resolutionimageclassification（超分辨率引导的低分辨率图像分类知识蒸馏）随着深度卷积神经网络的发展

小郭同学要努力·2023-08-11 14:33

AAAI论文阅读

文章目录Open-VocabularyMulti-LabelClassifcationviaMulti-ModalKnowledgeTransfer——知识蒸馏的范畴Med-EASi:FinelyAnnotatedDatasetandModelsforControllableSimplifcationofMedicalTexts

YingJingh·2023-08-09 08:35

TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用

TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用TextBrewer是一个基于PyTorch的、为实现NLP中的知识蒸馏任务而设计的工具包

汀、人工智能·2023-08-08 14:45

【论文速递】TPAMI2023 - 基于关系匹配的广义知识蒸馏

【论文速递】TPAMI2023-基于关系匹配的广义知识蒸馏【论文原文】：GeneralizedKnowledgeDistillationviaRelationshipMatching获取地址：https

長安·2023-08-07 15:40

MiniRBT中文小型预训练模型：结合了全词掩码（Whole Word Masking）技术和两段式知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，加快推理速度

项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的

汀、人工智能·2023-08-06 21:42

DialoKG: Knowledge-Structure Aware Task-Oriented Dialogue Generation

需要外部domain或者知识来生成信息性对话基于知识结构感知1.背景（知识蒸馏）知识库中的facts中的潜在关系没有被有效捕获潜在知识是动态的knowledgegraph（kg）的结构信息可以提高系统的推断能力现有

易_·2023-08-03 00:17

《Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction》论文详解

文章针对密集性预测任务(denseprediction)提出一种简单而有效的蒸馏方式，之前的知识蒸馏方式之前对于密集预测任务的蒸馏方法都是通过在空间维度上对齐老师和学生网

ce0b74704937·2023-08-02 20:46

《FedCG：Leverage Conditional GAN for ProtectingPrivacy & MaintainingCompetitivePerformance in FL》论文精读

文章目录1、概述2、方法实验FedCG训练步骤3、实验结果4、总结关于知识蒸馏：参考原文：FedCG:LeverageConditionalGANforProtectingPrivacyandMaintainingCompetitivePerformanceinFederatedLearning

GCTTTTTT·2023-08-02 04:06

简单了解Knowledge distillation知识蒸馏

论文：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork一、什么是知识蒸馏，为什么要使用知识蒸馏？

saya1009·2023-08-01 13:57

深度学习实践——模型推理优化练习

系列实验深度学习实践——卷积神经网络实践：裂缝识别深度学习实践——循环神经网络实践深度学习实践——模型部署优化实践深度学习实践——模型推理优化练习深度学习实践——模型推理优化练习模型推理优化练习架构设计练习知识蒸馏练习模型剪枝练习参数量化练习算式检测模型压缩优化未优化前模型的大小与速度算式检测模型剪枝算式检测模型量化算式识别模型压缩优化实验结论源码地址

Asionm·2023-08-01 10:50

【论文笔记】神经网络压缩调研

神经网络压缩调研背景现有的深度模型压缩方法NetWorkPrunning网络剪枝设计结构化矩阵知识蒸馏权值共享ParameterQuantization（参数量化）量化和二进制化伪量化ArchitectureDesign

MoonpieXia·2023-07-31 05:25

CVPR 2023 |半监督目标检测：Active Teacher for Semi-Supervised Object Detection

文章目录一、动机二、创新点三、具体实现1、Framework2、损失函数3、ActiveTeacher3.1ActiveTeacher的算法3.2ActiveSampling一、动机一些从业者采用师生学习的知识蒸馏方法进行半监督目标检测

Tsuki111·2023-07-30 20:42

Student and Teacher network（学生—教师网络）与知识蒸馏

StudentandTeachernetwork指一个较小且较简单的模型（学生）被训练来模仿一个较大且较复杂的模型（教师）的行为或预测。教师网络通常是一个经过训练在大型数据集上并在特定任务上表现良好的模型。而学生网络被设计成计算效率高且参数较少的模型。StudentandTeachernetwork主要思想是利用教师网络的知识和经验来指导学生网络的学习过程。训练StudentandTeachern

别和我抢安慕嘻·2023-07-29 18:19

【多模态】18、ViLD | 通过对视觉和语言知识蒸馏来实现开集目标检测（ICLR2022）

文章目录一、背景二、方法2.1对新类别的定位Localization2.2使用croppedregions进行开放词汇检测2.3ViLD三、效果论文：Open-vocabularyObjectDetectionviaVisionandLanguageKnowledgeDistillation代码：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/model

呆呆的猫·2023-07-29 00:53

论文笔记|CVPR2023:Supervised Masked Knowledge Distillation for Few-Shot Transformers

这篇论文的题目是用于小样本Transformers的监督遮掩知识蒸馏论文接收：CVPR2023论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.15466.pdf代码链接：https://

李问号·2023-07-27 07:50

ACL2023：LLM相关论文总结

评估、数据集、知识蒸馏、LM偏见问题、

llllth·2023-07-25 20:10

【KD】知识蒸馏与迁移学习的不同

知识蒸馏与迁移学习的不同(1)数据域不同.知识蒸馏中的知识通常是在同一个目标数据集上进行迁移，而迁移学习中的知识往往是在不同目标的数据集上进行转移.(2)网络结构不同.知识蒸馏的两个网络可以是同构或者异构的

静静喜欢大白·2023-07-24 20:20

一文弄懂模型知识蒸馏、剪枝、压缩、量化

知识蒸馏一个训练好的大型的老师网络，一个未训练的小的学生网络（可以是直接从大网络中裁掉一部分得到的小网络）两个网络各选取几个关键的层（比如各5个，这些层两两之间是对应的），然后使用一种方法来衡量对应两层输出的相似度以计算损失

编程G的快乐·2023-07-24 16:20

DINOv2：在没有监督的情况下学习鲁棒的视觉特征

静静AI学堂·2023-07-21 00:38

基于知识蒸馏的去雪、去雾、去雨算法

今天来详细学习一篇去雪、去雨、去雾三合一的去噪算法代码地址：https://github.com/fingerk28/Two-stage-Knowledge-For-Multiple-Adverse-Weather-Removal论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Chen_Learning_Multiple_Adv

彭祥.·2023-07-20 22:21

知识蒸馏基本知识及其实现库介绍

1前言知识蒸馏，其目的是为了让小模型学到大模型的知识，通俗说，让student模型的输出接近(拟合)teacher模型的输出。

infgrad·2023-07-20 18:24

提高LLaMA-7B的数学推理能力

数学推理在相对较小的语言模型中仍然是一个挑战，许多现有方法倾向于依赖庞大但效率低下的大语言模型进行知识蒸馏。

无数据不智能·2023-07-19 08:16

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