知识蒸馏第8页

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

使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例

提高大型复杂模型在小数据集性能的一种有效技术是知识蒸馏，它包括训练一个更小、更有效的模型来模仿一个更大的“教师”模型的行为。在本文中，我们将探索知识蒸馏的概念，以及如何在PyTorch中实现它。

deephub·2022-12-18 12:00

使用PyTorch进行知识蒸馏的代码示例

提高大型复杂模型在小数据集性能的一种有效技术是知识蒸馏，它包括训练一个更小、更有效的模型来模仿一个更大的“教师”模型的行为。在本文中，我们将探索知识蒸馏的概念，以及如何在PyTorch中实现它。

·2022-12-17 11:10

用于移动端食物识别的少样本（few-shot）和多样本（many-shot）融合学习（fusion learning）

Few-ShotandMany-ShotFusionLearninginMobileVisualFoodRecognition目录0.摘要0.1关键词和名词解释1.简介2.Few-shot和many-shot融合的学习2.1数据集NTU-IndianFood1072.2使用两步知识蒸馏

EDPJ·2022-12-16 23:07

知识蒸馏论文学习（同济子豪兄）

一.部署工具：MMDeploy二.模型压缩方法：知识蒸馏，权值量化，剪枝（权重剪枝，通道剪枝），注意力迁移三.硬件部署：rensorRT，rensorflow-slim，tensorflow-lite，

Sunt40·2022-12-16 15:40

【论文笔记】Student-Teacher Feature Pyramid Matching for Anomaly Detection

2103.04257.pdf代码可以参考：https://paperswithcode.com/paper/student-teacher-feature-pyramid-matching-for核心：利用知识蒸馏的方式在

HarryXxc·2022-12-16 07:43

《论文笔记》Anomaly Detection via Reverse Distillation from One-Class Embedding

这是2022年的CVPR文章，作者提出了一个创新的知识蒸馏方案：反转知识蒸馏论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.10703v1.pdfMotivation论文针对传统的知识蒸馏的方案提出了一个问题

HarryXxc·2022-12-16 07:41

【经典简读】知识蒸馏(Knowledge Distillation) 经典之作

【经典简读】知识蒸馏(KnowledgeDistillation)经典之作转自：【经典简读】知识蒸馏(KnowledgeDistillation)经典之作作者：潘小小知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于

Adenialzz·2022-12-15 22:45

深度学习三大谜团：集成、知识蒸馏和自蒸馏

深度学习三大谜团：集成、知识蒸馏和自蒸馏转自：https://mp.weixin.qq.com/s/DdgjJ-j6jHHleGtq8DlNSA原文（英）：https://www.microsoft.com

Adenialzz·2022-12-15 22:45

论文研读--Masked Generative Distillation

论文：https://arxiv.org/abs/2205.01529github：https://github.com/yzd-v/MGD看到CV领域的知识蒸馏，看完摘要和图片后，心中大喜哈哈哈知识蒸馏还能这么做

jiangchao98·2022-12-15 14:01

李宏毅机器学习作业13——网络压缩，模型剪枝，知识蒸馏，Depthwise Separable Convolution

理论参见：高效深度学习软硬件设计——神经网络压缩、Pruning模型剪枝、权值共享、低秩近似_iwill323的博客-CSDN博客目录任务和数据集任务描述数据集导包辅助函数数据处理显示文件夹和文件数量transformsDataset数据加载函数分类模型训练加载数据集训练函数进行训练推断加载数据architecturedesign概念DepthwiseSeparableConvolution建立模

iwill323·2022-12-15 06:28

自知识蒸馏（知识蒸馏二）

自知识蒸馏（知识蒸馏二）自知识蒸馏（知识蒸馏二）Born-AgainNeuralNetworks（ICML2018）方法为什么有效实验结果TrainingDeepNeuralNetworksinGenerations

Man in Himself·2022-12-14 15:14

SAD（自我注意力蒸馏）：Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation

LearningLightweightLaneDetectionCNNsbySelfAttentionDistillation项目地址：Codes-for-Lane-Detection说到蒸馏，可能想到最多的就是知识蒸馏

狂奔的菜鸡·2022-12-14 15:44

【论文笔记_自蒸馏_2021】GROUND-TRUTH TARGETS DAMPEN REGULARIZATION IMPOSED BY SELF-DISTILLATION

摘要知识蒸馏是一个经典的程序，其中一个神经网络与原始目标一起在另一个网络的输出上进行训练，以便在架构之间转移知识。在自我蒸馏的特殊情况下，网络架构是相同的，已经被观察到可以提高泛化的准确性。

乱搭巴士·2022-12-14 15:12

【知识蒸馏】浅谈自知识蒸馏和自监督知识蒸馏的区别

今天在看《RefineMyselfbyTeachingMyself:FeatureRefinementviaSelf-KnowledgeDistillation》，然后在纠结里面的方法到底是自知识蒸馏还是自监督知识蒸馏

乱搭巴士·2022-12-14 15:42

ICLR2021自蒸馏方法SEED：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监督学习框架得到了本文的自监督蒸馏学习。

夜雨寒风·2022-12-14 15:41

深度学习精度提升 3 个小妙招：模型集成、知识蒸馏、自蒸馏

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！转载:AI公园作者：ZeyuanAllen-Zhu编译：ronghuaiyang导读训练好的模型，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

zenRRan·2022-12-14 15:11

深度学习优化利器：集成、知识蒸馏和自蒸馏

本文是对上述问题的解析，作者解读了来自微软研究院高级研究员朱泽园博士，以及卡内基梅隆大学机器学习系助理教授李远志的最新论文《在深度学习中理解集成，知识蒸馏和自蒸馏》。

there2belief·2022-12-14 15:41

自蒸馏、知识蒸馏

自蒸馏（SelfDistillation）：是采用有监督学习进行知识蒸馏。

Ko_len·2022-12-14 15:10

深度学习三大谜团：集成、知识蒸馏和自蒸馏

编译：梦佳校对：周寅张皓集成（Ensemble，又称模型平均）是一种「古老」而强大的方法。只需要对同一个训练数据集上，几个独立训练的神经网络的输出，简单地求平均，便可以获得比原有模型更高的性能。甚至只要这些模型初始化条件不同，即使拥有相同的架构，集成方法依然能够将性能显著提升。但是，为什么只是简单的「集成」，便能提升性能呢？目前已有的理论解释大多只能适用于以下几种情况：（1）boosting：模型

智源社区·2022-12-14 15:09

知识蒸馏之自蒸馏

知识蒸馏之自蒸馏@TOC知识蒸馏之自蒸馏本文整理了近几年顶会中的蒸馏类文章（强调self-distillation）,后续可能会继续更新其他计算机视觉领域顶会中的相关工作，欢迎各位伙伴相互探讨。

随性奋进的女程序猿·2022-12-14 15:08

WorldS4 2020 | 联邦学习的个性化技术综述

目录前言摘要I.引言II.个性化需求III.方法A.添加用户上下文B.迁移学习C.多任务学习D.元学习E.知识蒸馏F.基础+个性化层G.全局模型和本地模型混合IV.总结前言题目：SurveyofPersonalizationTechniquesforFederatedLearning

Cyril_KI·2022-12-14 07:41

知识蒸馏如何快速提升人工智能模型的性能？

知识蒸馏的诞生背景近年来，深度神经网络（DNN）在工业界和学术界都取得了巨大成功，尤其是在计算机视觉任务方面。

网易易盾·2022-12-14 07:26

【研一小白白话理解】各种小知识

知识蒸馏softmax的输出一定是正数，且每个元素和加起来为1。而llog_softmax全部都是负数。

Titus W·2022-12-13 12:19

NER 数据增强

文章目录DAGA模型利用教师模型与知识蒸馏DAGA模型https://zhuanlan.zhihu.com/p/342032812核心思想：标签线性化以后送入语言模型训以完成数据增强标签线性化：语言模型

酷暑冷冰·2022-12-13 12:37

KD-VLP：知识蒸馏和预训练还能这么结合？上科大&Intel&MSRA提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型...

ImprovingEnd-to-EndVision-and-LanguagePretrainingwithObjectKnowledgeDistillation』，由上科大&Intel&MSRA联合提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型

我爱计算机视觉·2022-12-13 11:46

【文献学习】群体知识转移:边缘大型cnn的联邦学习

FedGKT设计了交替最小化方法的一种变体，在边缘节点上训练小型CNN，并定期通过知识蒸馏（KnowledgeDistillation）将其知识转移到大型服务器端CNN。

晨曦未眠·2022-12-12 16:25

Knowledge Distillation with the Reused Teacher Classifier论文阅读+代码解析

论文地址点这里一.介绍给定一个具有大量参数的强大教师模型，知识蒸馏(KD)的目标是帮助另一个参数化较少的学生模型获得与较大的教师模型相似的泛化能力。

编程龙·2022-12-11 09:04

SimKD

又搬来一个简单高效的知识蒸馏技术哦~~直接复用教师分类器还能显著减小性能差距的~在分类器的上一层通过特征对齐来训练学生模型，并直接复用教师分类器到学生模型中，再使用L2损失进行特征对齐。

whaosoft143·2022-12-11 08:21

SSKD：自我监督知识蒸馏

动机：希望探索一种更通用和模型不可知的方法，从预训练的教师模型中提取“更丰富的隐藏知识”。看似不同的自我监督任务可以作为一个简单但强大的解决方案。简介：利用具有选择性传输的噪声自监督信号进行蒸馏的实用方法。自监督信号改善了传统蒸馏，在少镜头和噪声标签场景下具有显著的增益。对正常数据和单个分类任务的模拟扩展到对转换数据的模拟，并使用额外的自我监督任务。教师的自我监督预测包含丰富的结构化知识，可以促进

一瞬にして失う·2022-12-11 02:01

AMTML-KD：自适应多教师多级知识蒸馏

背景：知识蒸馏（KD）是一种有效的学习范式，通过利用从教师网络中提取的额外监督知识来提高轻量级学生网络的性能。

一瞬にして失う·2022-12-11 02:31

tensorflow利用for循环进行知识蒸馏训练遇到的内存爆炸问题(OOM)

文章目录问题背景出现问题解决问题部分一部分二部分三参考问题背景最近在用tensorflow学习模型的知识蒸馏，自己基于cifar10数据集训练得到的teacher模型，在对3种不同参数量的student

javastart·2022-12-10 06:20

NLP中的知识蒸馏论文 Distilled BiLSTM解读

论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf摘要在自然语言处理文献中，神经网络变得越来越深入和复杂。这一趋势的苗头就是深度语言表示模型，其中包括BERT、ELMo和GPT。这些模型的出现和演进甚至导致人们相信上一代、较浅的语

致Great·2022-12-09 08:36

NLP中的知识蒸馏Distilled BiLSTM论文解读

每天给你送来NLP技术干货！来自：ChallengeHub论文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf1摘要在自然语言处理文献中，神经网络变得越来越深入和复杂。这一趋势的苗头就是深度语言表示模型，其中包括BERT、ELMo和

zenRRan·2022-12-09 08:58

ChatGPT的理解

的社会化训练过程1学习文字接龙无监督学习大量的自我学习生成的答案具有随机性自己修炼2人类老师引导文字接龙的方向监督学习标注:(问题提示，答案)对，引导gpt生成人类想要的我问题老师答案引导3模仿人类老师的喜好知识蒸馏

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-12-09 07:33

心法利器[5] | 聊自己非计算机专业做程序员的经验

机智的叉烧·2022-12-08 02:23

知识蒸馏(Knowledge Distillation)

知识蒸馏(KnowledgeDistillation)从大型、深层的教师网络中提炼知识并转移到小型、简单的学生网络中更深更广→更浅更薄知识(Knowledge)基于响应的知识（Response-BasedKnowledge

龙兰丶·2022-12-08 00:19

一个知识蒸馏的简单介绍，一看就懂

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。

ronghuaiyang·2022-12-08 00:45

【论文笔记_多教师知识蒸馏_2022】CONFIDENCE-AWARE MULTI-TEACHER KNOWLEDGE DISTILLATION

摘要知识蒸馏最初是为了利用单个教师模型的额外监督来进行学生模型培训。为了提高学生的表现，最近的一些变体试图利用来自多名教师的不同知识来源。

乱搭巴士·2022-12-08 00:15

知识蒸馏介绍

知识蒸馏介绍A是效果比较好的大模型，但不适合部署在计算资源有限的小型设备上，可以用知识蒸馏的方法训练一个高效的小模型B。

singing4you·2022-12-08 00:13

知识蒸馏方法汇总

Hinton在DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork中首次提出了知识蒸馏在CV领域中使用，旨在把大模型学到的知识灌输到小模型中

Mark_Aussie·2022-12-08 00:41

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