以前理解的模型蒸餾就是模型“提純”，這樣說太寬泛了，應該說 蒸餾是“提純”的一種手段而已。 知識蒸餾具體指：讓小模型去學到大模型的知識。通俗的說，讓student模型的輸出接近(擬合)teacher模型的輸出。知識蒸餾的重點在於擬合二字，即我們要定義一個方法去衡量student模型 ...

　　　　 　　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 ...

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 ...

通常我們訓練出的模型都比較大，將這些模型部署到例如手機、機器人等移動設備上時比較困難。模型壓縮（model compression）可以將大模型壓縮成小模型，壓縮后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。這篇文章總結了幾種常用的模型壓縮方法：網絡裁剪（network pruning）、知識蒸餾 ...

一、背景 深度學習讓計算機視覺任務的性能到達了一個前所未有的高度。但，復雜模型的同時，帶來了高額的存儲空間、計算資源消耗，使其很難落實到各個硬件平台。 為了解決這些問題，壓縮模型以最大限度地減小模型對於計算空間和時間的消耗。 二、理論基礎 必要性：目前主流的網絡 ...

模型壓縮之蒸餾算法小結 原始文檔：https://www.yuque.com/lart/gw5mta/scisva Google Slide: https://docs.google.com/presentation/d/e ...

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 ...