A Gift from Knowledge Distillation: Fast Optimization,Network Minimization and Transfer Learning論文初讀
目錄 摘要 引言 相關工作 知識遷移 快速優化 遷移學習 方法 提出觀點 數學表達式 FSP Matrix的損失 學習步驟 實驗 快速優化 性能的提升 遷移學習 結論 摘要 提出了將蒸餾的知識看作成一種解決問題的流，它是在不同層之間的feature通過內積計算得到的 這個方法有三個好處： student網絡可以學的更快 student網絡可以超過te
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