知识蒸馏KD 第16页

知识蒸馏原理

文章目录0.知识蒸馏（模型压缩的一种方法）1.蒸馏2.为什么要蒸馏3.知识的表示与迁移4.蒸馏温度T5.知识蒸馏过程6.知识蒸馏的应用场景7.知识蒸馏背后的机理8.为什么用softtargets而不用labelsmoothing

哈喽天空·2022-12-30 08:09

知识蒸馏DEiT算法实战：使用RegNet蒸馏DEiT模型

文章目录摘要最终结论项目结构模型和lossmodel.py代码losses.py代码训练Teacher模型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

AI浩·2022-12-30 00:54

DS&ML_特征工程笔记

sgyzetrov·2022-12-29 22:13

数据缩至 1/5000，模型准确率却翻倍，谷歌新“蒸馏法”火了

这就是知识蒸馏，一种模型压缩/训练方法。不过随着技术发展，大家也逐渐将蒸馏的对象扩展到了数据集上。

前沿资讯看点·2022-12-29 17:38

sklearn：最近邻搜索sklearn.neighbors 最近邻查找算法kd-tree 【机器学习】K-means聚类算法初探

article/details/53156836http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836balltreek-dtree也有问题[最近邻查找算法kd-tree

致守·2022-12-29 14:24

Scikit-learn：最近邻搜索sklearn.neighbors

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53156836balltreek-dtree也有问题[最近邻查找算法kd-tree]。

chuange6363·2022-12-29 14:23

学习笔记——神经网络压缩

文章目录一、NetworkPruning——网络剪枝二、KnowledgeDistillation——知识蒸馏三、ParameterQuantization——参数量化四、ArchitectureDesign

Clichong·2022-12-29 12:42

谣言检测基本知识

文章目录前言一、谣言的定义二、谣言的分类三、谣言传播公式1、网络剪枝（NetworkPruning）2、知识蒸馏（KnowledgeDistillation）3、参数量化（ParameterQuantization

江_小_白·2022-12-29 03:51

深度学习技巧应用1-利用知识蒸馏技术做模型压缩

大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个深度学习中的一个技术应用：利用知识蒸馏技术做模型压缩。蒸馏是一种常见的化学分离技术，用于将混合物中的各种成分分离出来。

微学AI·2022-12-28 15:31

PID温控实验平台搭建（五）——最终实验现象与总结

最终实验现象与总结文章目录前言一、实验数据的获得与处理二、实验过程1、实验前参数的选择1）采样周期2）调节周期3）PWM波的输出频率2、PID参数整定过程1）调节比例系数Kp2）调节积分系数Ki3）调节微分系数Kd

王拉图·2022-12-28 14:06

ECCV 2020 论文汇总（注意力模型、事件相机、知识蒸馏、图像去雾去雨去噪、图像超分辨率、语义分割，等方向）

ECCV2020论文汇总（注意力模型、事件相机、知识蒸馏、图像去雾去雨去噪、图像超分辨率、语义分割，等方向）[oral,spotlight][Post][Dehazing][Enhancement][Dinoising

Phoenixtree_DongZhao·2022-12-27 21:56

PID系数详解

微分微分项Kd×de

Cheng_mq1216·2022-12-27 15:04

翻译：Structure-Level Knowledge Distillation For Multilingual Sequence Labeling

Structure-LevelKnowledgeDistillationForMultilingualSequenceLabeling（面向多语言序列标注的结构级知识蒸馏）面向多语言序列标注的结构级知识蒸馏

球球不秃头·2022-12-27 09:28

p273节，在使用rosrun gazebo_ros spawn_model -urdf -model car -param robot_description命令的时候报错了

rosrungazebo_rosspawn_model-urdf-modelcar-paramrobot_description命令的时候报错了Error:Inertialelementmusthaveinertiaelementatline313in/build/urdfdom-UJ3kd6

airluv1906·2022-12-26 22:37

卷积神经网络压缩方法

目录1.低秩近似2.剪枝与稀疏约束3.参数量化4.二值化网络4.1，二值网络的梯度下降4.2，两个问题4.3，二值连接算法改进4.4，二值网络设计注意事项5.知识蒸馏6.浅层/轻量网络参考资料在一定程度上

allein_STR·2022-12-26 08:31

matlab画标准散点图，1：1线条，计算相关系数，平均相对误差

matlab制作标准散点图：1：1线条，计算相关系数，平均相对误差%%微信公众号：海洋与大气科学%%作者：mapm%%时间：2022年12月1号%%如需测试数据，请加QQ：916490285%任务一：读取数据：kd.xlsx

海洋与大气科学·2022-12-25 14:41

文献阅读——Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference

附注这篇文章中在最终提到模型的时候使用了一个“知识蒸馏”的点，这点需要注意。

奋斗的海绵·2022-12-25 14:27

写在注册账号之际

对智能优化、运筹调度、机器学习、深度学习的CV领域中的图像分类、目标检测、图像分割，深度学习的模型加速，包括知识蒸馏、模型剪枝、量化等领域均有了一定的积累。

智能优化_数据分析_AI算法·2022-12-25 11:25

机器学习k近邻算法kd树实现优化查询

目录1kd树简介1.1什么是kd树1.2原理2构造方法3案例分析3.1树的建立3.2最近领域的搜索3.2.1查找点(2.1,3.1)3.2.2查找点(2,4.5)4总结1kd树简介1.1什么是kd树问题导入

赵广陆·2022-12-25 02:11

机器学习 K近邻之KD树搜索KD树

思想：K近邻搜索1.寻找“当前最近点”寻找最近邻的子节点作为目标的“当前最近点”2.回溯以目标点和“当前最近点”的距离沿树根部进行回溯和迭代最近邻搜索的具体算法输入：已构造的kd树，目标点x输出：x的最近邻寻找

好好学习叭·2022-12-25 02:10

机器学习 K近邻之KD树基本概念、绘制KD树

K近邻算法回顾K近邻法模型的三要素：距离度量：K值的选取：K值的选取一般可以采用交叉验证法，且一般小于训练集样本量的平方根分类决策规则：多数表决等价于误分类数最小关于K近邻的问题：1.简述K近邻算法的基本步骤2.简述K近邻算法的三要素答：距离度量、K值的选取、分类决策规则3.简述距离的定义，以及欧氏距离、曼哈顿距离以及切比雪夫距离的定义欧氏距离曼哈顿距离：计算所有特征下的绝对距离，再求和切比雪夫距

好好学习叭·2022-12-25 02:40

3D语义分割——PVD

PVD（CVPR2022）主要贡献：研究了如何将知识蒸馏应用于3D点云语义分割中从而进行模型压缩提出point-to-voxel的知识蒸馏，从而应对点云数据稀疏（sparsity）、随机（randomness

Lemon_Yam·2022-12-24 11:03

tushare+mysql+携程，让选股更便捷。

engine=create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/stock_kd')data.to_sql(name='stock选出20年数据'

nwh17685809064·2022-12-24 09:23

YOLOv7论文阅读

的扩展E-ELAN的新模型缩放；3、模型重参数化(modelre-parameterization)(梯度流传播路径)；3、动态标签分配(dynamiclabelassignment)->粗细标签的指导（知识蒸馏

宁德杰出青年代表·2022-12-24 08:51

看论文之知识蒸馏

LookingfortheDevilintheDetails:LearningTrilinearAttentionSamplingNetworkforFine-grainedImageRecognition"中的第三部分知识蒸馏的了解

weixin_45264093·2022-12-24 01:13

深度学习模型压缩与加速技术（七）：混合方式

目录总结混合方式定义特点1.组合参数剪枝和参数量化2.组合参数剪枝和参数共享3.组合参数量化和知识蒸馏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

小风_·2022-12-23 23:34

论文笔记 arxiv 2019|DocBERT: BERT for Document Classification

使用知识蒸馏(参考链接)，

hlee-top·2022-12-23 18:31

mmdet-rfla调试经验

调试经验环境配置Q&A导入数据安排数据集文件夹调试数据集路径网络选型数据集类别配置训练命令Q&A这篇文章是属于今年TOD领域的文章，比较惊喜的是它提出了基于Gaussianprior分布差异的度量距离，虽然玩的都是KD

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:19

pcl kd-tree查找近邻点

目录1.查询最近的k个点2.查询所有的在范围r内近邻点调用区别：intresult=kd_tree.nearestKSearch(search_pt,k,pt_idx_search,pt_sqr_dis

Mr.Q·2022-12-22 23:31

Poor Man's BERT: 更小更快的Transformer模型

文|sliderSun源|知乎NLP模型的大小不断增加，随之而来的是可用性降低，TinyBERT，MobileBERT，和DistilBERT都提出了一个独特的知识蒸馏框架，其共同目标是在保持性能的同时减小模型大小

夕小瑶·2022-12-22 16:25

Focal loss 知识蒸馏目标检测 ResNet 特征金字塔

SOTA：stateoftheart指在特定任务中目前表现最好的方法或模型有了模型之后，我们需要通过定义损失函数来判断模型在样本上的表现交叉熵lossFocallossimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFdefsigmoid_focal_loss(inputs:torch.Tensor,targets:torch.Tensor,alpha:float

望舒向晚·2022-12-22 15:17

【深度学习】生成对抗网络GAN｜GAN、WGAN、WGAN-UP、CGAN、CycleGAN、DCGAN

必读的10篇关于GAN的论文方法通俗含义对抗学习找对手互怼GAN自监督学习自己找标签学习GAN、word2vec弱监督学习学校拧螺丝、工作造火箭CAM（可解释性分析）半监督学习标签不够多、不够难、不够准知识蒸馏找老师

Lydia.na·2022-12-22 08:06

27.深度学习模型压缩方法-1

量化、低秩分解、迁移学习等方法，而这些方法又可分为前端压缩和后端压缩27.1前端压缩和后端压缩对比对比项目前端压缩后端压缩含义不会改变原始网络结构的压缩技术会大程度上改变原始网络结构的压缩技术主要方法知识蒸馏

大勇若怯任卷舒·2022-12-22 08:36

算法研究NO6.PID研究

PID参数定性分析位置型PID的参数整定过程一般是，先整定KP，然后整定KI，最后整定KD；对比位置型PID与增量型PID的数学表达式，可以发现位置型KP和增量型KI一样，位置型KI和增量型KD一样，位置型

C藏镜人·2022-12-21 16:57

点云数据下的KD-tree

点云数据下的KD-tree检索数据结构构建KD-tree最近邻检索KD-tree简称K维树，是一种空间划分的数据结构。常被用于高维空间中的搜索，比如范围搜索和最近邻搜索。

又菜又爱玩_·2022-12-21 07:43

(三分钟)学会kd-tree 激光SLAM点云搜索常见

Kd-Tree：今天来介绍一下有关Kdtree的相关概念，它是一维线段树的多维推广。

whu_hy·2022-12-21 07:40

联邦知识蒸馏

知识蒸馏1.概述：2.背景知识蒸馏(KnowledgeDistillation）模型压缩模型增强3.知识蒸馏与迁移学习的差异：(1)数据域不同.(2)网络结构不同.(3)学习方式不同.(4)目的不同.4

咫尺云烟·2022-12-21 07:57

知识蒸馏博客阅读与理解学习

-YJango的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/50519680/answer/1364066611.是什么2.温度的作用2.1概述2.2举例知识蒸馏：深入理解温度的作用

HxShine·2022-12-21 07:56

布纸所云·2022-12-21 07:25

知识蒸馏的简要概述

知识蒸馏是一种在繁琐的模型中提炼知识并将其压缩为单个模型的方法，以便可以将其部署到实际应用中。

CV技术指南(公众号)·2022-12-21 07:55

知识蒸馏概述

知识蒸馏（knowledgedistillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度

下雨天吃火锅哩·2022-12-21 07:23

GB28181系统设计-摄像头位置聚类快速搜索Kd-Tree算法（二）

GB28181系统设计之-事件系统GB28181事件在上一篇里面讲了事件分享，此事件系统需要和数据库订阅和发布一起做，所以我们的数据库系统还没有讲结束，这一章将会分享摄像头聚类的快速搜索，使用kdtree数据结构和算法。为什么需要该算法？在事件系统中，一旦发现我们所搜索的目标，我们就需要在临近的摄像头继续搜索该目标，并且不断递归到我们所要的边缘。制作自己的订阅和发布系统可以查找我写的如何做一个国产

qianbo_insist·2022-12-20 22:01

NeurIPS 2022 | 知识蒸馏中如何让“大教师网络”也教得好？

©作者|李新春单位|南京大学研究方向|知识蒸馏本文介绍一篇发表在机器学习顶会NeurIPS2022（CCF-A类会议）的论文《AsymmetricTemperatureScalingMakesLargerNetworksTeachWellAgain

PaperWeekly·2022-12-20 14:07

【Transformer】10、HRFormer：High-Resolution Transformer for Dense Prediction

2110.09408代码链接：https://github.com/HRNet/HRFormer一、背景ViT的提出让人们看到了Transformer在图像分类任务上的潜力，紧随其后还有很多相关的改进，如知识蒸馏

呆呆的猫·2022-12-19 13:22

针对Dense Prediction提出的channel-wise知识蒸馏

论文针对denseprediction提出的channel-wise蒸馏方法，不同于以往的spatial蒸馏，将每个channel的激活层使用softmax标准化为probabilitymap，然后使用KL散度缩小teacher网络和student网络之间的差异。实验表明了这种方法的有效性，并且在semanticsegmentation和objectdetection两个方向表现出了state-o

杰读源码·2022-12-19 11:00

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》知识蒸馏

前言这周做了一篇论文汇报，选的就是这篇论文，看了论文原文和很多博客简单总结如下这几篇博客对我的帮助很大：博客1博客2看了以上两篇基本就可以理解Hinton的神来之笔由于是学校的论文汇报，所以我将从作者开始介绍（需要PPT的可以留言）：首先是对作者的介绍第一位Hinton已经不能再出名了，深度学习的绝对大佬，图灵奖得主……第二位是个超级学霸，年轻的时候还是星际争霸欧洲区数一数二的任务，是一个被人工智

二十二画小生·2022-12-18 14:44

知识蒸馏-Distilling the knowledge in a neural network

知识蒸馏-Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork作者：支广达1.概念介绍“很多昆虫在幼虫形态的时候是最擅长从环境中吸取能量和养分的，而当他们成长为成虫的时候则需要擅长完全不同能力比如迁移和繁殖

MoModel·2022-12-18 14:44

(DKD) Decoupled Knowledge Distillation

2022CVPR论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.08679代码链接：https://github.com/megviiresearch/mdistiller创新点揭示了经典KD

Boss-Zhang·2022-12-18 14:14

(DR-KD)Regularizing Class-wise Predictions via Self-knowledge Distillation

发布平台：2020CVPR论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9157224代码链接：https://github.com/alinlab/cs-kd创新点提出一种新的正则化方法来惩罚相似样本之间的预测分布

Boss-Zhang·2022-12-18 14:43

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》知识蒸馏论文解读

解决方法：利用知识蒸馏进行模型压缩，实现轻量级网络。接下来以这篇论文为基础来认识知识蒸馏。1、软标签和硬标签描述：硬标签就是指我们在预测时正确的值为1，错误的值为0。

一瞬にして失う·2022-12-18 14:13

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