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 ...

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 ...

轉載：https://www.cnblogs.com/monologuesmw/p/13234804.html 　　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 ...

十歲的小男孩 　　本文為終端移植的一個小章節。 引言　　 　　蒸餾神經網絡，是Hinton在上面這篇論文提出來的一個概念。文章開篇用一個比喻來引入網絡蒸餾： 　　昆蟲作為幼蟲時擅於從環境中汲取能量，但是成長為成蟲后確是擅於其他方面，比如遷徙和繁殖等。 　　同理神經網絡訓練階段從大量數據中 ...

【GiantPandaCV導語】Knowledge Distillation A Suvery的第二部分，上一篇介紹了知識蒸餾中知識的種類，這一篇介紹各個算法的蒸餾機制，根據教師網絡是否和學生網絡一起更新，可以分為離線蒸餾，在線蒸餾和自蒸餾。 感性上理解三種蒸餾方式： 離線蒸餾可以理解為 ...

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 ...

上訓練好的神經網絡通過某種技巧將其進行壓縮，減少模型的參數，這樣訓練好的模型就可以迅速在這些邊緣計算的 ...