論文總結：Distilling the Knowledge in a Neural Network(蒸餾神經網絡)
原文地址：https://arxiv.org/abs/1503.02531v1 Abstract: 在機器學習領域，ensemble learning是一種普遍適用的用來提升模型表現的方 ...
原文：Pytorch 蒸餾（Distilling）
一 Distilling 訓練模型的優劣性取決於模型的泛化能力，在對預測數據進行預測時，會出現較好的預測結果 通常情況下，復雜度高的網絡結構會具有較好的泛化能力，但是資源消耗較大，且存在信息冗余。而所謂的Distilling就是將復雜網絡中的有用信息提取出來遷移到一個更小的網絡上，這樣學習來的小網絡可以具備和大的復雜網絡想接近的性能效果，並且也大大的節省了計算資源。這個復雜的網絡可以看成一個教師， ...
2021-05-08 09:00 0 205 推薦指數：
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