Distilling

知识蒸馏学习笔记--Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetworkDistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork"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、但推理性能优越）相关的软目标（soft-target）作为totalloss的一部分，以诱导学生网络（studentnetwork：精简、低复杂度）的
梦坠凡尘·2022-11-07 08:12

论文阅读_知识蒸馏_Distilling_BERT

英文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks中文题目：从BERT中蒸馏指定任务知识到简单网络论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf领域：自然语言，深度学习发表时间：2019作者：RaphaelTang,滑铁卢大学被引量：226代码和数据：https://gith
xieyan0811·2022-09-25 01:41

论文阅读_知识蒸馏_Distilling_BERT

英文题目：DistillingTask-SpecificKnowledgefromBERTintoSimpleNeuralNetworks中文题目：从BERT中蒸馏指定任务知识到简单网络论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.12136.pdf领域：自然语言，深度学习发表时间：2019作者：RaphaelTang,滑铁卢大学被引量：226代码和数据：https://gith
xieyan0811·2022-09-18 00:53

模型压缩--知识蒸馏Knowledge Distilling

前言目前提高机器学习算法性能的方法几乎都用多模型ensamble，在计算上非常昂贵且难以部署，尤其是大型神经网络，比如bert。知识蒸馏就是希望用小型模型得到跟大型复杂模型一样的性能。人们普遍认为，用于训练的目标函数应尽可能地反映任务的真实目标。在训练过程中，往往以最优化训练集的准确率作为训练目标，但真实目标其实应该是最优化模型的泛化能力。显然如果能直接以提升模型的泛化能力为目标进行训练是最好的，
Johann_Liang·2022-02-14 21:44

AAAI2021论文解读：Distilling Localization for Self-Supervised Representation Learning

这篇论文的核心是通过显著性估计的方法将图像前景粘贴到其他背景图像中，进行对比学习，对比学习部门完全沿用现用方法，所以应用在下游任务如检测，单实例多实例的矛盾仍然没有解决，但是本文尝试解决解决的是通过复制粘贴的方式学到背景不变性，学到了背景不变性意味着模型学习到了区分前后景，对检测任务是有帮助的。摘要：现有的自监督学习的一大缺陷是无法定位前景目标，导致其无法提取有判别力的高级特征。本文提出的方法是先
赵小闹闹·2021-11-02 09:22

Distilling Holistic Knowledge with Graph Neural Networks论文解读

这是一篇ICCV2021的文章，提出了一种新的知识蒸馏方式(HolisticKnowledgeDistillation)原文链接代码链接Figure1为Individual、Relational、HolisticKnowledgeDistillation三种不同的知识蒸馏方式的区别.这里根据RelationalKnowledgeDistillation解读以及RelationalKnowledge
Daft shiner·2021-09-19 15:43

FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification

github:https://github.com/yxgeee/FD-GANpytorchabstract：问题：姿态变化常用办法：humanalignment；learnhuman-region-basedrepresentation缺点：需要额外计算姿态信息本文：提出FeatureDistilling（蒸馏）GenerativeAdversarialNetwork，学到的特征是identit
地球上的某某某·2021-06-10 07:53

模型压缩（下）—— 知识蒸馏(Distilling Knowledge)

Givenanimageofadog,agoodteachernetworkmaymistakenlyrecognizeitascatwithsmallprobability,butshouldseldomrecognizeitascar.在论文中有写过这样一段话语，相对于狗和汽车来说，狗和猫的相似性更大，这里就潜藏着更多的信息。而这种相似性，会在probability中有所体现。而这部分信息一直
不懂不学不问·2021-03-28 22:01

模型压缩（上）—— 知识蒸馏(Distilling Knowledge)

1.到底什么是知识蒸馏？一般地，大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合，拥有良好的性能和泛化能力，而小模型因为网络规模较小，表达能力有限。因此，可以利用大模型学习到的知识去指导小模型训练，使得小模型具有与大模型相当的性能，但是参数数量大幅降低，从而实现模型压缩与加速，这就是知识蒸馏与迁移学习在模型优化中的应用。Hinton的文章"DistillingtheKnowledgeinaNeural
不懂不学不问·2021-03-28 21:37

【DKNN】Distilling the Knowledge in a Neural Network 第一次提出神经网络的知识蒸馏概念

原文链接小样本学习与智能前沿。在这个公众号后台回复“DKNN”，即可获得课件电子资源。文章已经表明，对于将知识从整体模型或高度正则化的大型模型转换为较小的蒸馏模型，蒸馏非常有效。在MNIST上，即使用于训练蒸馏模型的迁移集缺少一个或多个类别的任何示例，蒸馏也能很好地工作。对于Android语音搜索所用模型的一种深层声学模型，我们已经表明，通过训练一组深层神经网络实现的几乎所有改进都可以提炼成相同大
_Summer tree·2020-08-17 11:54

【论文阅读】Distilling the Knowledge in a Neural Network

论文链接参考博客知识蒸馏(knowledgedistillation)动机在机器学习中，我们倾向于使用非常相似的模型进行训练(train)和部署(depolyment)，尽管这两个阶段显然有不同的需求：训练阶段(train)可以使用大型数据集训练深度模型，消耗大量计算资源和时间来获得最佳结果推理阶段(inference)对时间和计算资源占用特别敏感首先可以明确的一点是，我们需要训练复杂模型来捕捉到
GillianZhu·2020-08-07 20:49

Distilling the Knowledge in a Neural Network 论文笔记

论文：https://arxiv.org/abs/1503.02531一、简介对于几乎所有的机器学习算法，一种简单的提高性能的方法，就是使用同样的数据集训练多个不同的模型，测试时取他们的各自预测值的加权平均作为整个算法的最终输出结果。然而，这样做的缺点也是非常明显的，多个模型的集合体积庞大，且运算需求极大，难以部署在大量用户的机器上。因此，本文主要做出了以下两点贡献：提出一种知识蒸馏（Knowle
ReBoRn88888·2020-08-06 13:46

ACL2020论文阅读笔记-FastBERT: a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time

0.背景题目：FastBERT:aSelf-distillingBERTwithAdaptiveInferenceTime机构：北大、腾讯、北师大作者：WeijieLiu,PengZhou,ZheZhao,ZhiruoWang,HaotangDeng,QiJu论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.02178收录会议：ACL2020代码：https://github.com
JasonLiu1919·2020-08-06 12:45

论文：Distilling the Knowledge in a Neural Network

作者：GeoffreyHitton；OrialVinyals；JeffDean看得不是很懂，先留个坑，说个大意。标题就很好地解释了这篇论文是来干嘛的，重点是Distill，萃取，针对的是NeuralNetwork，但是在文章的前2/3并没有看到怎么是面向NeualNetwork的，整个标题：如何从NeuralNetwork中萃取知识？先只说说我看的前面2/3的部分。众所周知，将不同的模型进行融合一
Hackerzer·2020-08-06 12:08

知识蒸馏（Knowledge Distilling）

1.参考资料，一个很好的KD的资料listhttps://github.com/dkozlov/awesome-knowledge-distillation一个中文的相关资料https://www.zhihu.com/question/333196499/answer/738197683一些找到的跟KD相关的资料https://github.com/lhyfst/knowledge-distill
ayz30868·2020-08-06 12:27

模型压缩之Distilling Knowledge From a Deep Pose Regressor Network

DistillingKnowledgeFromaDeepPoseRegressorNetwork文章目录DistillingKnowledgeFromaDeepPoseRegressorNetwork主要工作主要结构损失函数原始的蒸馏使用student&imitationloss最小值将Imitationloss作为辅助损失将teacherloss作为损失的上界使用probabilisticimi
有为少年·2020-08-06 12:29

知识蒸馏（Distilling Knowledge ）的核心思想

我最近在阅读ICCV关于神经网络模型压缩与加速的文章，顺藤摸瓜阅读了Hinton等大佬们在这方面的开山巨作（DistillingtheKnowledgeinNeuralNetwork）。文章很有创意，做点笔记。文章针对的是分类问题，其主要工作解决两个问题：如何把大型网络压缩成小型网络？如何训练多个网络后融合模型以提高网络表现能力又不占用过大内存？（解决了第一个问题，也就解决了第二个问题）1硬标签和
木水_·2020-08-06 12:07

模型蒸馏开山作：Distilling the Knowledge in a Neural Network

在神经网络中蒸馏知识Abstract1Introduction2Distillation2.1Matchinglogitsisaspecialcaseofdistillation3PreliminaryexperimentsonMNIST5Trainingensemblesofspecialistsonverybigdatasets5.1TheJFTdataset5.2SpecialistMode
三重极简·2020-08-06 12:49

【DKNN】Distilling the Knowledge in a Neural Network 第一次提出神经网络的知识蒸馏概念

原文链接小样本学习与智能前沿。在这个公众号后台回复“DKNN”，即可获得课件电子资源。文章已经表明，对于将知识从整体模型或高度正则化的大型模型转换为较小的蒸馏模型，蒸馏非常有效。在MNIST上，即使用于训练蒸馏模型的迁移集缺少一个或多个类别的任何示例，蒸馏也能很好地工作。对于Android语音搜索所用模型的一种深层声学模型，我们已经表明，通过训练一组深层神经网络实现的几乎所有改进都可以提炼成相同大
Joselyn·2020-07-29 09:00

2016AAAI_Face model compression by distilling knowledge from neurons (商汤)

论文地址http://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI16/paper/download/11977/12130总结代替Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork(Hinton2015)中作为知识的softtarget，从隐藏层的神经元学习知识，同时考虑到神经元可能包含噪声或无关信息，需要对神经元进行选择，经过选择之后的特征
yimiyangguang1994·2020-07-06 10:52

深度学习模型压缩方法和框架

二、模型结构/内存优化：剪枝、权值量化等二、模型结构/内存优化目前的框架主要有：DeepCompression、XNorNet、Distilling、PocketFlow腾讯、transform_graph
有石为玉·2020-07-06 03:27

论文笔记：蒸馏网络（Distilling the Knowledge in Neural Network）

DistillingtheKnowledgeinNeuralNetworkGeoffreyHinton,OriolVinyals,JeffDeanpreprintarXiv:1503.02531,2015NIPS2014DeepLearningWorkshop简单总结主要工作（What）“蒸馏”（distillation）：把大网络的知识压缩成小网络的一种方法“专用模型”（specialistmo
weixin_30274627·2020-07-05 20:44

深度学习模型压缩方法（4）-----模型蒸馏（Distilling）与精细模型网络

前言在前两章，我们介绍了一些在已有的深度学习模型的基础上，直接对其进行压缩的方法，包括核的稀疏化，和模型的裁剪两个方面的内容，其中核的稀疏化可能需要一些稀疏计算库的支持，其加速的效果可能受到带宽、稀疏度等很多因素的制约；而模型的裁剪方法则比较简单明了，直接在原有的模型上剔除掉不重要的filter，虽然这种压缩方式比较粗糙，但是神经网络的自适应能力很强，加上大的模型往往冗余比较多，将一些参数剔除之后
alex_shen97·2020-07-05 11:12

行人重识别论文阅读笔记（一）FD-GAN:Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification

这篇文章的大致思想是：用GAN来对行人的特征进行蒸馏，只保留和身份信息有关的特征，而去除了人体姿态这些冗余的特征信息。而在推断的时候，只需用到encoder提取的鲁棒特征就可以了，没有增加额外的计算量。即：为了应对多种多样的姿态变化-->学习到和身份信息有关，而和姿态信息无关的特征表达。数据库：Market-1501,CUHK03,DukeMTMC-reID网络输入：每个分支都是行人图片和目标姿势
melody96313·2020-07-05 00:16

解读FastBERT《a Self-distilling BERT with Adaptive Inference Time》

https://arxiv.org/pdf/2004.02178.pdfThecodeispubliclyavailableathttps://github.com/autoliuweijie/FastBERT.（作者目前还未放）FastBERT的推理过程，每个样本执行的层数根据其复杂性而变化。这说明了一个样本自适应机制。以一批输入(批大小=4)为例，Transformer0和Student-cl
sliderSun·2020-06-28 20:16

Distilling the Knowledge in a Neural Network

Approach训练和部署阶段采用不同的模型形态，可以类比于自然界中很多昆虫有多种形态以适应不同阶段的需求。具体地，如蝴蝶在幼虫以蛹的形式存储能量和营养来更好的发育，但是到了后期就为了更好的繁殖和移动它就呈现了另外一种完全不一样的形态。这种方法可以称为知识蒸馏，又叫孪生网络。所谓模型蒸馏就是将训练好的复杂模型推广能力“知识”迁移到一个结构更为简单的网络中。或者通过简单的网络去学习复杂模型中“知识”
信步闲庭v·2020-02-29 20:24

Distilling the Knowledge in a Neural Network 笔记

1.介绍在论文中，作者提出了先训练一个大的笨重的模型，再使用distilling来将笨重的模型的知识迁移到小的模型中，用于实际部署。
Junr_0926·2020-02-29 13:55

Distilling the Knowledge in a Neural Network

贡献提出知识蒸馏（KnowledgeDistillation）方法，从大模型中学习到的知识中学习有用信息来训练小模型，在保证性能的前提下进行模型压缩提出一种新的集成模型方法，包括通用模型和多个专用模型，其中，专用模型用来对通用模型无法区分的细粒度（Fine-grained）类别图像进行分类KnowledgeDistillingimgcumbersomemodel：复杂的大模型distilledmo
MadCoder·2020-02-19 11:59

《2019-TINYBERT DISTILLING BERT FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING》-阅读心得

摘要：预训练语言模型如BERT等已经极大地提高了多项自然处理任务的性能，然而预训练语言模型通常具需要很大计算资源，所以其很难在有限的资源设备上运行。为了加速推理、减小模型的尺寸而同时保留精度，首先提出了一个新颖的迁移蒸馏方法，它是一种基于迁移方法的知识蒸馏思路。利用整个新颖的KD方法，大量的知识编码在一个大的“老师”BERT可以很好地被迁移到一个小的“学生”TinyBERT模型那里。我们引入一个新
今夜无风·2020-02-05 16:00

Distilling the knowledge in a Neural Network

Fordlhomework2megvii&PKUdeeplearning课程Abstract:在相同的数据上train不同模型去均值是目前提高性能的一种方法；但是巨大的神经网络训练十分expensive通过知识蒸馏（distillingknowledge）将大型网络中的知识压缩到一个更容易部署的单一模型中ensemble：包括一个或者多个fullmodels可以被并行且快速的训练为细粒度的每一个小
柚子露与猫·2020-01-01 06:52

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

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork作者表明，通过让较小的模型直接从集成的“软目标”（高温下的softmax输出）中学习，可以将复杂模型的知识提炼为较小的模型。从直觉上讲，这是可行的，因为概率分配中的错误（例如，将0.1％分配给错误的类别）携带了大量有关网络学习内容的信息。像以前的论文一样，直接从logit（未归一化的分数）中学习是蒸馏方法的特例。作者展示了
DrogoZhang·2019-12-18 10:11

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。”在2014年Hinton发表的知识蒸馏的论文中用了这样一个很形象的比喻来说明知识蒸馏的目的。在大型的机器学习任务中，我们也用两个不同的阶段trainingstage和
Momodel·2019-11-12 02:20

蒸馏网络 Distilling the Knowledge in a Neural Network

论文：https://arxiv.org/abs/1503.025310摘要提高几乎所有机器学习算法性能的一种非常简单的方法是在相同的数据上训练许多不同的模型，然后对它们的预测进行平均[3]。不幸的是，使用整个模型集合进行预测是麻烦的，并且可能在计算上太昂贵而不能允许对大量用户进行部署，尤其是如果各个模型是大型神经网络。Caruana和他的合作者[1]已经证明，有可能将整体中的知识压缩成一个更容易
cdknight_happy·2019-04-20 12:26

在神经网络中提取知识 [Distilling the Knowledge in a Neural Network]

论文题目：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork思想总结：深度神经网络对信息的提取有着很强的能力，可以从大量的数据中学习到有用的知识，比如学习如何将手写数字图片进行0~9的分类。层数越多（越深），神经单元个数越多的网络，可以在大量的数据中获取的知识越丰富，能力越强。然而当我们使用一个十分复杂的网络对一个较大的训练集进行训练时，参数众多，网络模型复杂，计算成本太
STILLxjy·2018-12-27 01:00

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》 论文阅读笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/1503.02531  第一次接触这篇文章是在做网络结构的时候，对于神经网络加速，知识蒸馏也算是一种方法，当时连同剪纸等都是网络压缩的内容，觉得这些方法涉及数学概念太多，就没有深入了解，直到最近看了几篇增量学习相关的论文，才发现原来知识蒸馏的思想对增量学习也影响那么大，所以再次遇见就决定读一读这篇文章，因为文中做了图像和语音两个方面的实验，这里
Chris_zhangrx·2018-12-04 16:17

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》 论文阅读笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/1503.02531  第一次接触这篇文章是在做网络结构的时候，对于神经网络加速，知识蒸馏也算是一种方法，当时连同剪纸等都是网络压缩的内容，觉得这些方法涉及数学概念太多，就没有深入了解，直到最近看了几篇增量学习相关的论文，才发现原来知识蒸馏的思想对增量学习也影响那么大，所以再次遇见就决定读一读这篇文章，因为文中做了图像和语音两个方面的实验，这里
Chris_zhangrx·2018-12-04 16:17

深度学习方法（十五）：知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network），在线蒸馏

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork这篇介绍一下Hinton大神在15年做的一个黑科技技术，Hinton在一些报告中称之为DarkKnowledge，技术上一般叫做知识蒸馏（KnowledgeDistillation）。核心思想是通过迁移知识，从而通过训练好的大模型得到更加适合推理的小模型。这个概念最早在06年的Paper：ModelCompression中
大饼博士X·2018-10-15 22:35

知识蒸馏（Distillation）相关论文阅读（1）——Distilling the Knowledge in a Neural Network（以及代码复现）

———————————————————————————————《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》GeoffreyHintion以往为了提高模型表现所采取的方法是对同一个数据集训练出多个模型，再对预测结果进行平均；但通常这样计算量过大。引出一种模型压缩技术：Distillation；以及介绍了一种由一个或多个完整模型（fullmodels）以及针对/细节
每天都要深度学习·2018-03-21 21:25

Distilling the Knowledge in a Neural Network[论文阅读笔记]

本文是Hinton大神在网络压缩与迁移学习方向挖的一个坑原文链接DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork 这种方法感觉受到了ensemble的启发，利用大型（teachernet）网络提取先验知识，将这种先验知识作为softtarget让微型网络（studentnetwork）学习,有点像Boost中第一个分类器学到后调整weight让第二个分类器学习。当然相似
GJCfight·2018-03-07 11:14

神经网络压缩：Mimic（二）Distilling the Knowledge in a Neural Network

转载请注明出处：西土城的搬砖日常原文：arxiv出版源：《ComputerScience》,2015,14(7):38-39问题摘要：在几乎所有的机器学习算法当中，我们都可以通过对同一数据集进行多次学习得到数个不同的模型，并将各模型的预测结果作以加权作为最终输出这一简单的方式来提高任务性能。然而显然这一方法在计算代价上经常过于昂贵。而在这篇文献当中作者提出了一种所谓的“蒸馏”法，将大规模的训练模型
cookie_234·2017-06-09 14:56

论文解读：Distilling the Knowledge in a Neural Network

Hinton在15年的这篇文章非常有意思。为了更好的效果，现在训练的DL网络越来越大，而预测的时间也随之增长，这是我们不愿意看到的。所以呢，就有文章提出通过L1或映射的方法对参数进行压缩。这是比较直接的想法，参数多了，就减少参数嘛。Hinton的这篇文章的task也是压缩神经网络，但是方法就比较新颖了：先训练一个复杂网络，然后直接采用这个网络去训练一个简单网络；相当于复杂网络是老师，而简单网络是学
深度学习入门·2017-05-16 14:16

论文：Distilling the Knowledge in a Neural Network

作者：GeoffreyHitton；OrialVinyals；JeffDean看得不是很懂，先留个坑，说个大意。标题就很好地解释了这篇论文是来干嘛的，重点是Distill，萃取，针对的是NeuralNetwork，但是在文章的前2/3并没有看到怎么是面向NeualNetwork的，整个标题：如何从NeuralNetwork中萃取知识？先只说说我看的前面2/3的部分。众所周知，将不同的模型进行融合一
Hackerzer·2016-08-01 21:20

Distilling JRuby: The JIT Compiler

TheJITcompilerinJRubyisarelativelynewcreationforJRuby.Ofcourse,theinitialapproachtakenfortheJRubyplatformwasthemoststraightforward:parseandinterpretthecodeincrementallyastheprogramexecutes,traversingt
love~ruby+rails·2009-10-09 08:00
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