【distill.&transfer】Deep Face Recognition Model Compression via Knowledge Transfer and Distillation

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1906.00619 作者的動機： 本篇文章提出了一種對人臉識別模型壓縮的方法：基於student-teacher paradigm 的臉部識別運用；模型加速是通過降低輸入圖像的精度，使用相同的網絡結構，從而使模型參數不減少，由於圖像尺寸減少，數據儲存空間也隨之減少，整體架構圖： 作者提出的方法： 作者使用了三種方法來提升輸入低精度圖像模型的性

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