1 前言 知识蒸馏，其目的是为了让小模型学到大模型的知识，通俗说，让student模型的输出接近(拟合)teacher模型的输出。所以知识蒸馏的重点在于拟合二字，即我们要定义一个方法去衡量student模型和teacher模型接近程度，说白了就是损失函数。 为什么我们需要知识蒸馏？因为大模型 ...

以前理解的模型蒸馏就是模型“提纯”，这样说太宽泛了，应该说 蒸馏是“提纯”的一种手段而已。 知识蒸馏具体指：让小模型去学到大模型的知识。通俗的说，让student模型的输出接近(拟合)teacher模型的输出。知识蒸馏的重点在于拟合二字，即我们要定义一个方法去衡量student模型 ...

转载：https://www.cnblogs.com/monologuesmw/p/13234804.html 　　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 ...

十岁的小男孩 　　本文为终端移植的一个小章节。 引言　　 　　蒸馏神经网络，是Hinton在上面这篇论文提出来的一个概念。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，但是成长为成虫后确是擅于其他方面，比如迁徙和繁殖等。 　　同理神经网络训练阶段从大量数据中 ...

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a ...

【GiantPandaCV导语】Knowledge Distillation A Suvery的第二部分，上一篇介绍了知识蒸馏中知识的种类，这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新，可以分为离线蒸馏，在线蒸馏和自蒸馏。 感性上理解三种蒸馏方式： 离线蒸馏可以理解为 ...

蒸馏神经网络取名为蒸馏（Distill），其实是一个非常形象的过程。 我们把数据结构信息和数据本身当作一个混合物，分布信息通过概率分布被分离出来。首先，T值很大，相当于用很高的温度将关键的分布信息从原有的数据中分离，之后在同样的温度下用新模型融合蒸馏出来的数据分布，最后恢复温度，让两者充分融合 ...

知识蒸馏（Knowledge Distillation） 2018年06月04日 16:55:38 Law-Yao 阅读数 22009更多 分类专栏： 深度学习 模型压缩 优化加速 ...