机器学习:知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD) 知识蒸馏(Knowledge Distillation,KD)作为深度学习领域中的一种模型压缩技术,主要用于将大规模、复杂的神经网络模型(即教师模型)压缩为较小的、轻量化的模型(即学生模型)。在实际应用中,这种方法有助于减少模型的计算成本和内存占用,同时保持相对较高的性能和准确率。本文...
知识蒸馏(knowledge distillation)是模型压缩的一种常用的方法,不同于模型压缩中的剪枝和量化,知识蒸馏...
知识蒸馏(Knowledge Distillation) 1. 知识蒸馏简述 知识蒸馏(Knowledge Distillation)是深度学习中一种模型压缩和加速的方法,由Geoffrey Hinton等人在2015年提出。知识蒸馏的过程可以视为一种信息压缩,将教师模型的知识浓缩并传递给学生模型。其核心思想是利用一个大型的、复杂的,具有高精度但计算成本高的教师模型(Teacher...
DKD [3] 算法将 logits 信息拆分成目标类与非目标类两部分,进一步验证并得到 logits 中的非目标类别提供的信息是 response-based KD 起效的关键。DKD 首先对原始 KD 损失进行拆解,从而解耦 KD 损失为 target class knowledge distillation (TCKD)和 non-target class knowledge distillation(NCKD)两部分:其中...
GitHub地址:https://github.com/peterliht/knowledge-distillation-pytorch 这篇文章将Total loss重新定义如下: Total loss的PyTorch代码如下,引入了精简网络输出与教师网络输出的KL散度,并在诱导训练期间,先将Teacher network的预测输出缓存到CPU内存中,可以减轻GPU显存的Overhead: ...
一、知识蒸馏的含义 知识蒸馏(Knowledge Distillation)是一种用于模型压缩和迁移学习的技术,通过将一个复杂模型(称为教师模型)的知识传递给一个较小的模型(...
2. 知识蒸馏(Knowledge Distillation) 知识蒸馏的基本思想是:我们首先训练一个复杂的模型,这个复杂的模型可以有效的从大量的数据集中学习到数据的分布方式,总结归纳数据的特征信息以便做出准确的预测。在完成复杂模型的训练之后,我们通过另外一种训练来将复杂模型学到的知识有效的转移到比较小的适合部署的模型。思想虽然很...
参考论文:Knowledge Distillation: A Survey 1.前言 近年来,深度学习在学术界和工业界取得了巨大的成功,根本原因在于其可拓展性和编码大规模数据的能力。但是,深度学习的主要挑战在于,受限制于资源容量,深度神经模型很难部署在资源受限制的设备上。如嵌入式设备和移动设备。因此,涌现出了大量的模型压缩和加速技术...
knowledge-distillationpose-estimationstable-diffusion-webuicontrolnet UpdatedDec 12, 2023 Python SOTA low-bit LLM quantization (INT8/FP8/INT4/FP4/NF4) & sparsity; leading model compression techniques on TensorFlow, PyTorch, and ONNX Runtime
Knowledge distillation is amachine learningtechnique that aims to transfer the learnings of a large pre-trained model, the “teacher model,” to a smaller “student model.” It’s used indeep learningas a form of model compression and knowledge transfer, particularly for massive deep neural netw...