深度學習模型壓縮-知識蒸餾工程實踐
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 ...
原文：模型蒸餾（Distil）及mnist實踐
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mnist時，target是分類標簽，在蒸餾模型時，使用的是教師模型的輸出概率分布作為 soft target 。 ...
2019-11-28 16:40 0 683 推薦指數：
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