深度学习模型压缩-知识蒸馏工程实践
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 ...
原文：模型蒸馏（Distil）及mnist实践
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mnist时，target是分类标签，在蒸馏模型时，使用的是教师模型的输出概率分布作为 soft target 。 ...
2019-11-28 16:40 0 683 推荐指数：
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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 ...
Tensorflow实践：CNN实现MNIST手写识别模型
转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6874699.html 前言 本文假设大家对CNN、softmax原理已经比较熟悉，着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上。所以不会对算法进行详细介绍，主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法 ...
【模型压缩】蒸馏算法小结
模型压缩之蒸馏算法小结 原始文档：https://www.yuque.com/lart/gw5mta/scisva Google Slide: https://docs.google.com/presentation/d/e ...
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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， ...
基于知识蒸馏的模型压缩和加速
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 ...
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