知识蒸馏KD

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

(KD) Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork论文链接：https://arxiv.org/abs/1503.02531迁移学习的概念：在一个大的数据集上先做预训练，然后使用预训练得到的参数在一个小的数据集上做微调（两个数据集往往领域不同或者任务不同）。例如：现在Imagesnet上做预训练，然后在COCO数据集上做检测。创新点：提出softtarget(软目标)来辅
Boss-Zhang·2022-12-18 14:37

软件设计师-网络与信息安全基础知识（一）

1.对称加密技术对称加密：Ke=Kd，使用同一套加密密钥e：加密d:解密特点：1.加密强度不高，但效率高2.密钥分发困难，发送过程可能被别人截获，接收端可能会被暴露常见对称密钥加密算法：DES,3DES
Gagagagarden·2022-12-18 13:19

【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

各种注意力机制的PyTorch实现

4.1.1key_padding_mask4.1.2attn_mask4.2合并两种mask4.3MHA完整代码4.4多头自注意力References一、符号说明采用和PyTorch官方文档相似的记号：符号描述dqd_qdq查询向量的维度dkd_kd
Lareges·2022-12-18 12:30

pytorch einsum 矩阵乘 浅显易懂解释

einsum用于矩阵乘法直接上例子吧比如'bhqd,bhkd->bhqk'虽然是4维，但是前两维是不变的，先不看，只看后2维，qd,kd->qk这是两个矩阵相乘，两个矩阵的shape分别为A=qxd,B
蓝羽飞鸟·2022-12-18 11:09

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

KD 树原理详解

一点睛KD树（K-Dimensiontree）是可以存储K维数据的树，是二叉搜索树的拓展，主要用于多维空间数据的搜索，例如范围搜索和最近邻搜索。
chengqiuming·2022-12-17 06:21

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

PID的Python实现

代码如下：importmatplotlib.pyplotaspltclassPID():def__init__(self,dt,max,min,Kp,Kd,Ki):self.dt=dt#循环时长self.max
我就这么静静的走过·2022-12-16 21:33

python基础教程：python实现PID算法及测试的例子

一起跟随小编过来看看吧PID算法实现importtimeclassPID:def__init__(self,P=0.2,I=0.0,D=0.0):self.Kp=Pself.Ki=Iself.Kd=Dself.sample_time
程序员吉塔·2022-12-16 21:01

The State Of Knowledge Distillation For Classification Tasks

TheStateOfKnowledgeDistillationForClassificationTasks我们调查了简单分类任务的各种知识提取（KD）策略，并实现了一组声称具有最新准确性的技术。
weixin_37958272·2022-12-16 19:52

机器学习入门步骤

【核心知识点】KNN，WeightedKNN、近似KNNKD树，近似KD树、哈希算法、LSH岭回归、LASSO、Elast
是否AI学习·2022-12-16 15:59

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

[机器学习-sklearn] KNN(k近邻法)学习与总结

KNN学习与总结引言一，KNN原理二，KNN算法介绍三，KNN算法三要素1距离度量2.K值的选择四，KNN特点KNN算法的优势和劣势KNN算法优点KNN算法缺点五，KNN算法实现1.线性扫描2.kd树实现
茫茫人海一粒沙·2022-12-15 19:03

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

假定主存地址位数为32位，按字节编址，主存和cache之间采用直接映射方式，主存块大小为1个字，每字32位，写操作时采用直写（Write Throght）方式，则能存放32K字数据的cache的总容量

得分/总分A.1568KB.1600KC.1504KD.1536K正确答案：D你没选择任何选项这个是mooc解析,加粗的是我添加的解析：D、cache共有32K字/1字=3
Jonathan Star·2022-12-14 14:41

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

3D点云 --最近邻查找

绪论：常见的查找最近邻点的方法有BST、KD-Tree、Octree.其中BST用于一维查找，KD-Tree用于K维（k=1就是1维，k=3就是三维），Octree用于三维。
三两_·2022-12-13 16:11

集合中元素相加为给定值的算法_高维空间中的快速最近邻和查找技术——Kd-Tree...

本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree(Kd树)。
weixin_39884738·2022-12-13 16:40

近似最近邻搜索ANN(Approximate Nearest Neighbor)

目录一、随机投影森林-一种近似最近邻方法（ANN）1.随机投影森林介绍2、LSHForest/sklearn二、Kd-Tree的最近邻查找参考阅读：annoy源码阅读(近似最近邻搜索ANN)https:
a flying bird·2022-12-13 16:08

近邻搜索算法浅析

主要算法Kd-TreeK-dimensiontree
得物技术·2022-12-13 16:07

python实现kd树以及最近邻查找算法

python实现kd树以及最近邻查找算法一、kd树简介二、kd树生成1.确定切分域2.确定数据域3.理解递归树4.python实现递归树代码三、kd树上的最近邻查找算法1.生成搜索路径2.搜索路径回溯3
哆啦A梦PLUS·2022-12-13 13:44

【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...

关注公众号，发现CV技术之美本文分享论文『KD-VLP:ImprovingEnd-to-EndVision-and-LanguagePretrainingwithObjectKnowledgeDistillation
我爱计算机视觉·2022-12-13 11:46
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