一、分布式詞表示（直接使用低維、稠密、連續的向量表示詞）（靜態的表示） 1、Word2Vec 訓練方法：用中心詞預測周圍詞。 局限性：Word2Vec產生的詞向量只有每個單詞獨立的信息， ...

　　　　 　　動機： 　　目標：想要獲得一個實時的模型，且盡可能的准確。 　　我們有一個大模型性能很好，但是很慢： 　　 　　我們有個小模型速度很快，但是性能很差： 　　 　　動機：面臨的挑戰 　　1、由於容量和能力，小模型很難達到一個很好的性能。 　　2、精確度和模型壓縮之間 ...

學生模型以較少的參數學習老師的分布，在老師的知道下獲得性能提升，可以作為模型壓縮的一種思路，示例代碼如下： 模型分析對比，可以看到在有老師知道下的學生模型student_kd在acc和loss的表現上比單純自己訓練的要好的多 ...

深度神經網絡模型壓縮和加速方法 綜合現有的深度模型壓縮方法，它們主要分為四類： 1、參數修剪和共享（parameter pruning and sharing） 2、低秩因子分解（low-rank factorization） 3、轉移/緊湊卷積濾波器（transferred ...

現狀 知識蒸餾 核心思想 細節補充 　　知識蒸餾的思想最早是由Hinton大神在15年提出的一個黑科技，Hinton在一些報告中將該技術稱之為Dark Knowledge，技術上一般叫做知識蒸餾（Knowledge Distillation），是模型加速中的一種 ...

結論：蒸餾是個好方法。 模型壓縮/蒸餾在論文《Model Compression》及《Distilling the Knowledge in a Neural Network》提及，下面介紹后者及使用keras測試mnist數據集。 蒸餾：使用小模型模擬大模型的泛性。 通常，我們訓練 ...

摘要：本篇文章的重點在於改進信息瓶頸的優化機制，並且圍繞着高緯空間中互信息難以估計，以及信息瓶頸優化機制中的權衡難題這兩個點進行講解。 本文分享自華為雲社區《【雲駐共創】美文賞析：大佬對變分蒸餾的跨模態行人重識別的工作》，作者：啟明。 論文講解：《Farewell to Mutual ...

本文由雲+社區發表 導語：卷積神經網絡日益增長的深度和尺寸為深度學習在移動端的部署帶來了巨大的挑戰，CNN模型壓縮與加速成為了學術界和工業界都重點關注的研究領域之一。 前言 自從AlexNet一舉奪得ILSVRC 2012 ImageNet圖像分類競賽的冠軍后，卷積 ...