论文总结：Distilling the Knowledge in a Neural Network(蒸馏神经网络)
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 ...
原文：Pytorch 蒸馏（Distilling）
一 Distilling 训练模型的优劣性取决于模型的泛化能力，在对预测数据进行预测时，会出现较好的预测结果 通常情况下，复杂度高的网络结构会具有较好的泛化能力，但是资源消耗较大，且存在信息冗余。而所谓的Distilling就是将复杂网络中的有用信息提取出来迁移到一个更小的网络上，这样学习来的小网络可以具备和大的复杂网络想接近的性能效果，并且也大大的节省了计算资源。这个复杂的网络可以看成一个教师， ...
2021-05-08 09:00 0 205 推荐指数：
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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 ...
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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 ...