Distilling the Knowledge in Neural Network Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean preprint arXiv:1503.02531, 2015 NIPS 2014 Deep Learning Workshop ...
論文地址:https: arxiv.org abs . 主要思想 這篇文章就是用teacher student模型,用一個teacher模型來訓練一個student模型,同時對teacher模型的輸出結果加以噪聲,然后來模擬多個teacher,這也是一種正則化的方法。 . teacher輸出的結果加噪聲以后,然后和student的輸出結果計算L loss,作為student網絡的反饋。 . 加噪聲 ...
2017-10-12 00:22 0 1387 推薦指數:
Distilling the Knowledge in Neural Network Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean preprint arXiv:1503.02531, 2015 NIPS 2014 Deep Learning Workshop ...
Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ICML 2017 Paper:https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf Code for the regression ...
Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration 本文提出了連續動作空間的深度強化學習算法。 開始正文之前,首先要弄清楚兩個概念:Model-free 和 Model-based。引用 周志華老師 ...
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之前提到,深度神經網絡在訓練中容易遇到梯度消失/爆炸的問題,這個問題產生的根源詳見之前的讀書筆記。在 Batch Normalization 中,我們將輸入數據由激活函數的收斂區調整到梯度較大的區域,在一定程度上緩解了這種問題。不過,當網絡的層數急劇增加時,BP 算法中導數的累乘效應還是很容易 ...
前言 這篇論文主要講的是知識圖譜正確率的評估,將知識圖譜的正確率定義為知識圖譜中三元組表述正確的比例。如果要計算知識圖譜的正確率,可以用人力一一標注是否正確,計算比例。但是實際上,知識圖譜往往很大,不可能耗費這么多的人力去標注,所以一般使用抽樣檢測的方法。這就好像調查一批商品合格率一樣,不可能 ...
摘要 這篇文章提出了AKT模型, 使用了單調性注意力機制, 考慮過去的做題記錄來決策未來的做題結果, 另外使用了Rasch 模型來正則化習題和概念的嵌入。 AKT方法 1上下文感知表示和知識檢索 ...
的識別效果。 這篇論文的主要思想是通過學習兩個deep network來構建face attrib ...