蒸馏）第20页

数据缩至 1/5000，模型准确率却翻倍，谷歌新“蒸馏法”火了

在炼丹过程中，为了减少训练所需资源，MLer有时会将大型复杂的大模型“蒸馏”为较小的模型，同时还要保证与压缩前相当的结果。这就是知识蒸馏，一种模型压缩/训练方法。

前沿资讯看点·2022-12-29 17:38

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

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

int8量化--调研

arxiv.org/abs/1806.08342深度学习中网络的加速主要有如下的几种方式：设计高效且小的网络，如MobileNet系列、shuffleNet系列、VoVNet等；从大的模型开始通过量化、剪裁、蒸馏等压缩技术实现网络的小型化

assassin_sword·2022-12-27 17:23

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

它破解了AI作画的中文语料难题，AIGC模型讲解(以世界杯足球为例)

目录1扩散模型与AI绘画2中文语料的挑战3昆仑天工：AIGC新思路3.1主要特色3.2模型蒸馏3.3编解码与GPT3.4stable-diffusion3.5性能指标4体验中文AI绘画模型5展望1扩散模型与

Mr.Winter`·2022-12-26 18:16

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

【NLP】自然语言处理中的数据增强

数据增强(DA)在机器学习领域多指采用一些方法（比如数据蒸馏，正负样本均衡等）来提高模型数据集的质量，增强数据。

郝同学·2022-12-26 04:19

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

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

[2019CVPR]Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation 论文笔记

标题Method1.anchor选择2.特征蒸馏实验总结一句话总结：针对anchor-based检测器进行特征蒸馏，并且只蒸馏GT和anchor之间IOU高的地方的特征，具体含义见论文可视化图。

机器就不学习·2022-12-24 11:28

YOLOv7论文阅读

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

华为诺亚方舟实验室招聘实习生

本项目组研究方向包括但不限于：神经网络模型压缩\加速(量化、剪枝、蒸馏等)、高效骨干模型设计(CNN、Transformer

Amusi（CVer）·2022-12-24 08:40

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

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

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

、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

28.深度学习模型压缩方法-2

权重随机修剪50倍压缩StructuredPruning权重组稀疏+排他性稀疏性能提升NetworkSlimming特征图通道根据尺度因子修剪节省计算资源mProp梯度修剪幅值小的梯度加速28.2网络蒸馏网络精馏是指利用大量未标记的迁移数据

大勇若怯任卷舒·2022-12-22 08:05

ECCV 2022 | 上交&华为提出SdAE：自蒸馏掩码自编码器

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：鹦鹉丛中笑|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/485061820SdAE:Self-distillatedMaskedAutoencoder论文：https://arxiv.org/abs/2208.00449代码：https://github.com/Abraha

Amusi（CVer）·2022-12-22 05:17

ECCV2022｜腾讯优图开源DisCo：拯救小模型在自监督学习中的效果

作者丨Linz@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/366819594编辑丨极市平台导读本文通过解读DisCo，一种基于蒸馏的轻量化模型的自监督学习方法，解释作者如何实现从

Tom Hardy·2022-12-21 15:25

【ICLR2021自监督蒸馏】SEED: Self-supervised Distillation For Visual Representation论文精读

为了解决这个问题，作者提出了一种新的学习范式，称为自监督蒸馏（SEED），利用一个更大的网络（作为教师）以自监督的方式

独上归州·2022-12-21 10:03

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

AI模型工业部署：综述【常用的部署框架：TensorRT、Libtorch】【常见提速方法：模型结构、剪枝、蒸馏、量化训练、稀疏化】【常见部署流程：onnx2trt】【常见服务部署搭配】

作为深度学习算法工程师，训练模型和部署模型是最基本的要求，每天都在重复着这个工作，但偶尔静下心来想一想，还是有很多事情需要做的：模型的结构，因为上线业务需要，更趋向于稳定有经验的，而不是探索一些新的结构模型的加速仍然不够，还没有压榨完GPU的全部潜力一、AI部署AI部署的基本步骤：训练一个模型，也可以是拿一个别人训练好的模型针对不同平台对生成的模型进行转换，也就是俗称的parse、convert，

u013250861·2022-12-20 23:40

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

论文那些事—Towards Evaluating the Robustnessof Neural Networks

TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks（神经网络鲁棒性评价）1、摘要及背景2016年提出一中蒸馏网络的防御方法(梯度屏蔽），蒸馏网络的作者声称防御蒸馏能够击败现有的攻击算法

凉茶i·2022-12-19 18:33

对抗机器学习论文-Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks（CW2）

TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks文章目录TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks摘要1介绍2背景2.1威胁模型2.2攻击样本2.3距离度量2.4防御蒸馏方法介绍

冰羽vee9·2022-12-19 18:58

【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

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

《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

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

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

介绍一些复杂模型在训练时能够取得很好的效果，但是在部署时却难以满足用户对延迟和计算资源有更严格的要求，于是我们可以通过蒸馏的方式来简化模型。一旦复杂模

借口就是借口·2022-12-18 14:39

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

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

【BERT蒸馏】DistilBERT、Distil-LSTM、TinyBERT、FastBERT（论文+代码）

文章目录0.引言1.FastBERT:aSelf-distillingBERTwithAdaptiveInferenceTime1.1摘要1.2动机1.3贡献（适用于文本分类任务）1.4相关工作1.5模型1.5.1模型结构1.5.2训练步骤1.6实验结果2.DistilBERT,adistilledversionofBERT:smaller,faster,cheaperandlighter2.1摘

fond_dependent·2022-12-18 12:04

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