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：深度学习--知识蒸馏介绍
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模型和teacher模型的接近程度，说白了就是损失函数。必备元素为：教师模型 学生模型 损失函数。 为什么需要知识蒸馏 因 ...
2020-06-15 14:21 0 2117 推荐指数：
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