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：深度學習--知識蒸餾介紹
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模型和teacher模型的接近程度，說白了就是損失函數。必備元素為：教師模型 學生模型 損失函數。 為什么需要知識蒸餾 因 ...
2020-06-15 14:21 0 2117 推薦指數：
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