多教师知识蒸馏 冬日里的暖阳 1 人赞同了该文章 主要分为五种类型:集成的logits,集成的特性级信息,统一的数据源,从一个教师网络获得副教师网络,和从异构教师和学习定制学生网络。 1、集成的logits 常见方法是,平均n个教师模型与学生模型的输出的交叉熵损失,比单个模型要客观 2、集成的features 这个会比直接计算...
这是一篇来自于 ACL 2022 的关于跨语言的 NER 蒸馏模型。主要的过程还是两大块:1)Teacher Model 的训练;2)从 Teacher Model 蒸馏到 Student Model。采用了类似传统的 Soft 蒸馏方式,其中利用了多任务的方式对 Teacher Model 进行训练,一个任务是 NER 训练的任务,另一个是计算句对的相似性任务。整体思路还是采用...
尽管模型规模较小,TinyLLM在性能上显著超越了大型教师LLMs。 将推理能力从更强大的大型语言模型(LLMs)转移到较小模型一直具有很大的吸引力,因为较小的LLMs在部署时更加灵活且成本较低。在现有的解决方案中,知识蒸馏因其卓越的效率和泛化能...
当然,这里做的是蒸馏模型,所以对于输入到Student Model的序列对,也是Teacher Model Inference预测模型的输入,通过Teacher Model的预测计算得到一个teacher\_ner\_logits和teacher\_similar\_logits,将teacher\_ner\_logits分别与\hat{y}_{T_{i}}和\hat{y}'_{T_{j}}通过CrossEntropyLoss来计算TS\_logits_{i}\...
摘要:介绍了一种基于轻量化CenterNet的多教师联合知识蒸馏方案。所提方案能有效解决模型轻量化带来的性能恶化问题,可以显著缩小教师模型和学生模型之间的性能差距。将大规模复杂模型作为教师模型,指导训练轻量化学生模型。相比于模型的传统训练方案...
知识蒸馏(Knowledge Distillation)是一种将复杂大模型的知识迁移到简单小模型的技术,旨在提高小模型的性能。传统的知识蒸馏通常涉及一个教师模型(Teacher Model)和一个学生模型(Student Model)。然而,随着深度学习的发展,多教师模型的知识蒸馏逐渐成为研究热点,通过引入多个教师模型来进一步提升学生模型的性能和泛化能力。
多教师知识蒸馏权重优化方法是一种在模型训练中使用的策略,主要用于优化模型预测的准确性和稳定性。以下是其基本步骤: 1.确定教师模型:选择一组已经训练好的模型作为教师模型,这些模型可以是同一任务的不同模型,也可以是不同任务但相关性的模型。 2.数据预处理:对输入数据进行预处理,包括数据清洗、归一化等操作,确...
融合多教师模型的知识蒸馏文本分类 【引言】 文本分类为舆情监控、广告推送、挖掘社交媒体用户的时空行为、追踪敏感信息发挥了重要作用,其主要任务是根据文本内容或主题自动识别其所属类别。目前文本分类主要有机器学习[1]、深度学习[2]和预训练模型,其中预训练模型分类准确率最高。
摘要: 为了能将庞大的深度学习模型压缩后部署到算力和存储能力有限的设备中时尽可能减小精度损失,对知识蒸馏模型压缩方法进行研究,提出了一种改进后带筛选的多教师模型知识蒸馏压缩算法。利用多教师模型的集成优势,以各教师模型的预测交叉熵为筛选的量化标准筛选出表现更好的教师模型对学生进行指导,并让学生模型从教师...
这里的老师模型指的是最深层的分类器,学生模型指所有浅层的分类器。中间层的部分使用啦bottleneck使得特征图大小变得一致,和之前使用普通regressor的思想其实是一样的。 创新点在于模型内部蒸馏,虽然用的各种损失都是之前别人提出来的,但也还算可以吧。不过可能不是很适合我正在做的这个模型,有时间的话可以多看看。