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

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

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

学习资料: 英文官方网站 Tensorflow 将要写的博客目录: 1.使用Spring AOP对异常进行统一处理 2.动态代理模式理解  aop中的动态代理模式 3.工厂模式三种的理解.loggerFactory.getclass(); 4.流关闭在JDK1.7中使用 5.API auth授权原理整理

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法

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

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:AI小昕 在之前的Tensorflow系列文章中,我们教大家学习了Tensorflow的安装.Tensorflow的语法.基本操作.CNN的一些原理和项目实战等.本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源,非常适合新手学习,建议大家收藏.想要学习更多的Tensorflow知识,欢迎点击上方蓝字,关注我们的微信公众号. 一 .Tensorflow教

​  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

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.

AIstudio https://aistudio.baidu.com/aistudio/index 关于AI Studio AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的一站式AI开发平台,提供在线编程环境.免费GPU算力.海量开源算法和开放数据,帮助开发者快速创建和部署模型. EasyEdge 可基于多种深度学习框架.网络结构的模型,快捷生成端计算模型及封装SDK,适配多种AI芯片与操作系统. 基于Paddle Lite研发的端计算模型生成平台,能够帮助深度学习开发者将自建模型快速部署到设备

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习 三.生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用

[摘要]本文简单介绍了NAS的发展现况和在语义分割中的应用,并且详细解读了两篇流行的work:DARTS和Auto-DeepLab. 自动网络搜索 多数神经网络结构都是基于一些成熟的backbone,如ResNet, MobileNet,稍作改进构建而成来完成不同任务.正因如此,深度神经网络总被诟病为black-box,因为hyparameter是基于实验求得而并非通过严谨的数学推导.所以,很多DNN研究人员将大量时间花在修改模型和实验“调参”上面,而忽略novelty本身.许多教授戏称这种现象

论文标题:Searching for MobileNetV3 论文作者:Andrew Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen, Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, Quoc V. Le, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.02244.pdf 参考的 MobileN

引言 其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作.我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了.然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同一个跨不过的门槛,让人望而却步,即使我觉得可能这个方向以后的路并不如其他的唾手可得的路轻松,但我的心中却一直有一股信念让我义无反顾,不管怎样,梦还是要有的,万一实现了呢~ <br />![](https

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的

​ 前言 这篇文章非常全面细致地介绍了Batch Size的相关问题.结合一些理论知识,通过大量实验,文章探讨了Batch Size的大小对模型性能的影响.如何影响以及如何缩小影响等有关内容. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 欢迎关注公众号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. 在本文中,我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响.具体而言,我们将涵盖以下内容: 什么是Batch Size? 为什么Batch Size很重要? 小批量和大批量如何凭

摘要:CANN作为释放昇腾硬件算力的关键平台,通过深耕先进的模型压缩技术,聚力打造AMCT模型压缩工具,在保证模型精度前提下,不遗余力地降低模型的存储空间和计算量. 随着深度学习的发展,推理模型巨大的参数量和计算量,需要耗费越来越多的硬件资源,也给模型在移动端的部署带来了新的挑战. 能不能像哆啦A梦一样,变出一条缩小隧道,不管再大的模型,塞进去后就能变小变轻,在寸土寸金的AI硬件资源上身轻如燕- 答案是:当然可以! 通常来说,想要构建深度学习领域的模型缩小隧道,加速模型推理部署,一般需要借助量化