蒸馏神经网络取名为蒸馏(Distill),其实是一个非常形象的过程. 我们把数据结构信息和数据本身当作一个混合物,分布信息通过概率分布被分离出来.首先,T值很大,相当于用很高的温度将关键的分布信息从原有的数据中分离,之后在同样的温度下用新模型融合蒸馏出来的数据分布,最后恢复温度,让两者充分融合.这也可以看成Prof. Hinton将这一个迁移学习过程命名为蒸馏的原因. 蒸馏神经网络想做的事情,本质上更接近于迁移学习(Transfer Learning),当然也可从模型压缩(Model Compr…

Deeplearning知识蒸馏 merge paddleslim.dist.merge(teacher_program, student_program, data_name_map, place, scope=fluid.global_scope(), name_prefix='teacher_') merge将teacher_program融合到student_program中.在融合的program中,可以为其中合适的teacher特征图和student特征图添加蒸馏损失函数,从而达到用…

论文内容 G. Hinton, O. Vinyals, and J. Dean, "Distilling the Knowledge in a Neural Network." 2015. 如何将一堆模型或一个超大模型的知识压缩到一个小模型中,从而更容易进行部署? 训练超大模型是因为它更容易提取出数据的结构信息(为什么?) 知识应该理解为从输入到输出的映射,而不是学习到的参数信息 模型的泛化性来源于错误答案的相对概率大小(一辆宝马被误判为卡车的概率大于被误判为萝卜的概率),而泛化性是学…

原文链接 小样本学习与智能前沿 . 在这个公众号后台回复"DKNN",即可获得课件电子资源. 文章已经表明,对于将知识从整体模型或高度正则化的大型模型转换为较小的蒸馏模型,蒸馏非常有效.在MNIST上,即使用于训练蒸馏模型的迁移集缺少一个或多个类别的任何示例,蒸馏也能很好地工作.对于Android语音搜索所用模型的一种深层声学模型,我们已经表明,通过训练一组深层神经网络实现的几乎所有改进都可以提炼成相同大小的单个神经网络,部署起来容易得多. 对于非常大的神经网络,甚至训练一个完整的集成…

​  前言  本文提出了一种概念上简单但特别有效的长尾视觉识别的多阶段训练方案,称为蒸馏自监督(Self Supervision to Distillation, SSD).在三个长尾识别基准:ImageNet-LT.CIFAR100-LT和iNaturist 2018上取得了SOTA结果.在不同的数据集上,SSD比强大的LWS基准性能高出2.7%到4.5%. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. ​ 论文:…

模型蒸馏的目标主要用于模型的线上部署,解决Bert太大,推理太慢的问题.因此用一个小模型去逼近大模型的效果,实现的方式一般是Teacher-Stuent框架,先用大模型(Teacher)去对样本进行拟合,再用小模型(Student)去模仿Teacher. 为什么蒸馏本身会比直接用小模型去拟合样本取得更好的效果呢?这里先抛出几个可能的方向 样本降噪:大模型本身作为一个'BottleNeck',把难以学到的信息和噪声样本进行了一定程度过滤,降低了学习难度 样本增强:把大模型的预测prob作为小模型的…

DeiT:注意力也能蒸馏 <Training data-efficient image transformers & distillation through attention> ViT 在大数据集 ImageNet-21k(14million)或者 JFT-300M(300million) 上进行训练,Batch Size 128 下 NVIDIA A100 32G GPU 的计算资源加持下预训练 ViT-Base/32 需要3天时间. Facebook 与索邦大学 Matthieu…

一.解决问题 如何将特征融合与知识蒸馏结合起来,提高模型性能 二.创新点 支持多子网络分支的在线互学习 子网络可以是相同结构也可以是不同结构 应用特征拼接.depthwise+pointwise,将特征融合和知识蒸馏结合起来 三.实验方法和理论 1.Motivation DML (Deep Mutual Learning) 算法思想: ​ 用两个子网络(可以是不同的网络结构)进行在线互学习,得到比单独训练性能更好的网络 损失函数: ​ 传统监督损失函数: ​ 模仿性的损失函数: ​ 单个网络的损…

用 Distiller 压缩 PyTorch 模型 作者: PyTorch 中文网发布: 2018年7月15日 5,101阅读 0评论 近日,Intel 开源了一个用于神经网络压缩的开源 Python 软件包 Distiller,它可以减少深度神经网络的内存占用.加快推断速度及节省能耗.Distiller 为 PyTorch 环境提供原型和分析压缩算法,例如产生稀疏性张量的方法和低精度运算等. 项目地址:https://github.com/NervanaSystems/distiller/ 文…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…