化学蒸馏条件:(1)蒸馏的液体是混合物;(2)各组分沸点不同。 蒸馏的液体是混合物,这个混合物一定是包含了各种组分,即在我们今天讲的知识蒸馏中指原模型包含大量的知识。各组分沸点不同,蒸馏时要根据目标物质的沸点设置蒸馏温度,即在我们今天讲的知识蒸馏中也有“温度”的概念,那这个“温度“代表了什么,又是如何选取...
模型剪枝与蒸馏结合:可以先使用模型剪枝技术对教师模型进行剪枝,再进行知识蒸馏。剪枝后的教师模型能够提供更有效的指导,同时加速学生模型的训练过程。 四、数据增强 在深度学习中,数据增强可以提高模型的泛化能力。在知识蒸馏过程中,通过数据增强可以让学生模型学习更加多样化的输入模式,增强其对不同数据分布的适应性。 ...
深度学习(蒸馏) 模型蒸馏是指通过训练一个小而简单的模型来复制和学习一个大模型的知识和性能。这种方法通常用于减少模型的计算资源需求,加速推理过程或者使模型适用于资源受限的设备上。 步骤如下: 1. 准备教师模型和学生模型: 教师模型:一个复杂的模型,这里用的是resnet。 学生模型:简化的卷积神经网络,较少的参...
液体的沸点是指它的蒸气压等于外界压力时的温度,因此液体的沸点是随外界压力的变化而变化的,如果借助于真空泵降低系统内压力,就可以降低液体的沸点,这便是减压蒸馏操作的理论依据。 减压蒸馏是分离可提纯有机化合物的常用方法之一。它特别适用于那些在常压蒸馏...
2、半监督蒸馏 半监督方式的蒸馏利用了teacher模型的预测信息作为标签，来对student网络进行监督学习，如上...
多目标约束问题用蒸馏学习来解决:teacher模型预估后链路目标,产出soft-label。student模型预估主要目标,用hard-label训练。并可以引入临时业务需求等不可微目标。 通过自蒸馏解决蒸馏学习中的训练开销和模型不可再现性。 很喜欢读Airbnb的文章,贴近实际业务,就像同行在交流。 缺点: 自蒸馏的缺点是不能及时引入更多数据信...
知识蒸馏(Knowledge Distillation)、半监督学习(semi-supervised learning)以及弱监督学习(weak-supervised learning),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
1．蒸馏 (1)依据：混合物中各组分的沸点不同。(2)作用：除去液态物质中易挥发、难挥发或不挥发的杂质。(3)实验室制取蒸馏水的装置图 2．制取蒸馏水的实验操作 (1)检验Cl－ 在试管中加入少量自来水，滴入几滴硝酸银和几滴硝酸溶液，试管中产生白色沉淀。说明自来水中含有Cl－。(2)蒸馏 在100 mL烧瓶中加入约...
知识的一个更抽象的观点是,它是一个从输入向量到输出向量的学习好的映射,它将知识从任何特定的实例化中解放出来。知识蒸馏是我指导原始输入和大模型的输出,也知道大模型的表达式,但大模型的表达式太复杂,我想用一个小模型的表达式来达到大模型的效果(或者略低一点)。
1.知识蒸馏 (1)首先,我先强调一下蒸馏学习其实本质是模型压缩!模型压缩!模型压缩!S模型有的精度高于T模型,有的低于T模型,但是可以很好地压缩网络体积。 (2)知识蒸馏是由Hiton的Distilling the Knowledge in a Neural Network论文地址提出,并通过引入与教师网络(Teache...