論文筆記：蒸餾網絡（Distilling the Knowledge in Neural Network）
Distilling the Knowledge in Neural Network Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean preprint arXiv:1503.02531, 2015 NIPS 2014 Deep Learning Workshop ...
原文：Distilling the Knowledge in a Neural Network
url: https: arxiv.org abs . year: NIPS 簡介 將大模型的泛化能力轉移到小模型的一種顯而易見的方法是使用由大模型產生的類概率作為訓練小模型的 軟目標 其中, T temperature, 蒸餾溫度 , 通常設置為 的。使用較高的T值可以產生更軟的類別概率分布。 也就是, 較高的 T 值, 讓學生的概率分布可以更加的接近與老師的概率分布, 下面通過一個直觀的例子來 ...
2019-05-26 20:10 0 586 推薦指數：
相關推薦
論文總結：Distilling the Knowledge in a Neural Network(蒸餾神經網絡)
原文地址：https://arxiv.org/abs/1503.02531v1 Abstract: 在機器學習領域，ensemble learning是一種普遍適用的用來提升模型表現的方 ...
Convolutional Neural Network
Why CNN for Image 圖片是由像素點組成的，可以這樣來解釋深度神經網絡對圖片的處理。 第一層的layer是最基本的分類器，區分一些基本的特征，比如顏色、是否有斜線。 第二層的l ...
Recurrent Neural Network[SRU]
0.背景 對於如機器翻譯、語言模型、觀點挖掘、問答系統等都依賴於RNN模型，而序列的前后依賴導致RNN並行化較為困難，所以其計算速度遠沒有CNN那么快。即使不管訓練的耗時程度，部署時候只要模型稍 ...
Recurrent Neural Network[survey]
0.引言 我們發現傳統的（如前向網絡等）非循環的NN都是假設樣本之間無依賴關系（至少時間和順序上是無依賴關系），而許多學習任務卻都涉及到處理序列數據，如image captioning，spee ...
CNN(Convolutional Neural Network)
CNN(Convolutional Neural Network) 卷積神經網絡（簡稱CNN）最早可以追溯到20世紀60年代，Hubel等人通過對貓視覺皮層細胞的研究表明，大腦對外界獲取的信息由多層的感受野(Receptive Field)激發完成的。在感受野的基礎上，1980年 ...
Recurrent Neural Network[Content]
下面的RNN，LSTM，GRU模型圖來自這里 簡單的綜述 1. RNN 圖1.1 標准RNN模型的結構 2. BiRNN 3. LSTM 圖3.1 LSTM模型的結構 ...
論文筆記——Deep Model Compression Distilling Knowledge from Noisy Teachers
論文地址：https://arxiv.org/abs/1610.09650 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 ...