url: https: arxiv.org abs . year: NIPS 简介 将大模型的泛化能力转移到小模型的一种显而易见的方法是使用由大模型产生的类概率作为训练小模型的 软目标 其中, T temperature, 蒸馏温度 , 通常设置为 的。使用较高的T值可以产生更软的类别概率分布。 也就是, 较高的 T 值, 让学生的概率分布可以更加的接近与老师的概率分布, 下面通过一个直观的例子来 ...
2019-05-26 20:10 0 586 推荐指数：
Distilling the Knowledge in Neural Network Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean preprint arXiv:1503.02531, 2015 NIPS 2014 Deep Learning Workshop ...
原文地址：https://arxiv.org/abs/1503.02531v1 Abstract: 在机器学习领域，ensemble learning是一种普遍适用的用来提升模型表现的方 ...
Why CNN for Image 图片是由像素点组成的，可以这样来解释深度神经网络对图片的处理。 第一层的layer是最基本的分类器，区分一些基本的特征，比如颜色、是否有斜线。 第二层的l ...
0.背景 对于如机器翻译、语言模型、观点挖掘、问答系统等都依赖于RNN模型，而序列的前后依赖导致RNN并行化较为困难，所以其计算速度远没有CNN那么快。即使不管训练的耗时程度，部署时候只要模型稍 ...
0.引言 我们发现传统的（如前向网络等）非循环的NN都是假设样本之间无依赖关系（至少时间和顺序上是无依赖关系），而许多学习任务却都涉及到处理序列数据，如image captioning，spee ...
CNN(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络（简称CNN）最早可以追溯到20世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究表明，大脑对外界获取的信息由多层的感受野(Receptive Field)激发完成的。在感受野的基础上，1980年 ...
下面的RNN，LSTM，GRU模型图来自这里 简单的综述 1. RNN 图1.1 标准RNN模型的结构 2. BiRNN 3. LSTM 图3.1 LSTM模型的结构 ...
论文地址：https://arxiv.org/abs/1610.09650 主要思想 这篇文章就是用teacher-student模型，用一个teacher模型来训练一个student模型，同时对 ...
