log_softmax与softmax的区别
1. Softmax Softmax是指数标准化函数，又称为归一化指数函数，将多个神经元的输出，映射到 (0,1) 范围内，并且归一化保证和为1，从而使得多分类的概率之和也刚好为1。其公式如下： ...
花费 42 ms
DSSM在召回和粗排的应用举例
0.写在前面的话 1.网络结构 paper:Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrou ...
知识蒸馏综述：代码整理
【GiantPandaCV导语】收集自RepDistiller中的蒸馏方法，尽可能简单解释蒸馏用到的策略，并提供了实现源码。 1. KD: Knowledge Distillation 全称：Di ...
李宏毅-Network Compression课程笔记
一、方法总结 Network Pruning Knowledge Distillation Parameter Quantization Architecture Design ...
解读知识蒸馏模型TinyBert
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 ...
知识蒸馏综述：蒸馏机制
【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 ...
Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation阅读笔记
文章链接：论文pdf 目前基于CNN的检测模型一般都比较复杂，需要消耗较多的计算资源。一种解决这个问题的方法是使用知识蒸馏，将复杂网络当作“教师”网络，让小规模的“学生”网路去模拟“教师”网络的输出 ...
【知识蒸馏】Deep Mutual Learning
【GiantPandaCV导语】Deep Mutual Learning是Knowledge Distillation的外延，经过测试（代码来自Knowledge-Distillation-Zoo), ...
【论文阅读】MEAL: Multi-Model Ensemble via Adversarial Learning
转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址：https://arxiv.org/abs/1812.02425 Github: https://g ...
知识蒸馏综述:网络结构搜索应用
【GiantPandaCV导语】知识蒸馏将教师网络中的知识迁移到学生网络，而NAS中天然的存在大量的网络，使用KD有助于提升超网整体性能。两者结合出现了许多工作，本文收集了部分代表性工作，并进行总结。 ...