一、分布式词表示（直接使用低维、稠密、连续的向量表示词）（静态的表示） 1、Word2Vec 训练方法：用中心词预测周围词。 局限性：Word2Vec产生的词向量只有每个单词独立的信息， ...

　　　　 　　动机： 　　目标：想要获得一个实时的模型，且尽可能的准确。 　　我们有一个大模型性能很好，但是很慢： 　　 　　我们有个小模型速度很快，但是性能很差： 　　 　　动机：面临的挑战 　　1、由于容量和能力，小模型很难达到一个很好的性能。 　　2、精确度和模型压缩之间 ...

学生模型以较少的参数学习老师的分布，在老师的知道下获得性能提升，可以作为模型压缩的一种思路，示例代码如下： 模型分析对比，可以看到在有老师知道下的学生模型student_kd在acc和loss的表现上比单纯自己训练的要好的多 ...

深度神经网络模型压缩和加速方法 综合现有的深度模型压缩方法，它们主要分为四类： 1、参数修剪和共享（parameter pruning and sharing） 2、低秩因子分解（low-rank factorization） 3、转移/紧凑卷积滤波器（transferred ...

现状 知识蒸馏 核心思想 细节补充 　　知识蒸馏的思想最早是由Hinton大神在15年提出的一个黑科技，Hinton在一些报告中将该技术称之为Dark Knowledge，技术上一般叫做知识蒸馏（Knowledge Distillation），是模型加速中的一种 ...

结论：蒸馏是个好方法。 模型压缩/蒸馏在论文《Model Compression》及《Distilling the Knowledge in a Neural Network》提及，下面介绍后者及使用keras测试mnist数据集。 蒸馏：使用小模型模拟大模型的泛性。 通常，我们训练 ...

摘要：本篇文章的重点在于改进信息瓶颈的优化机制，并且围绕着高纬空间中互信息难以估计，以及信息瓶颈优化机制中的权衡难题这两个点进行讲解。 本文分享自华为云社区《【云驻共创】美文赏析：大佬对变分蒸馏的跨模态行人重识别的工作》，作者：启明。 论文讲解：《Farewell to Mutual ...

本文由云+社区发表 导语：卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。 前言 自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积 ...