JavaShuo
欄目
標籤
Knowledge Distillation by On-the-Fly Native Ensemble論文解讀
時間 2021-01-02
標籤
蒸餾網絡
分支結構
欄目
系統網絡
简体版
原文
原文鏈接
1. 網絡結構: Gate爲全連接網絡,用來學習哪個網絡更重要。目前利用全連接網絡選擇網絡部件重要性的方法很流行。「三個臭皮匠頂個諸葛亮?」,感覺很像bagging方法。 2. 損失函數: 訓練時softmax都有溫度T=3蒸餾,測試時就恢復T=1。 最終的Loss 第一項代表各個分支的損失,第二項代表最後Teacher的損失,第三項代表各分支和Teacher的KL散度。
>>阅读原文<<
相關文章
1.
[論文解讀]Explaining Knowledge Distillation by Quantifying the Knowledge
2.
在線多分支融合——Knowledge Distillation by On-the-Fly Native Ensemble
3.
深入淺出:Knowledge Distillation by On-the-Fly Native Ensemble
4.
論文Relational Knowledge Distillation
5.
knowledge distillation 論文閱讀之:ResKD: Residual-Guided Knowledge Distillation
6.
knowledge distillation 論文閱讀之:Triplet Loss for Knowledge Distillation
7.
Knowledge Distillation論文閱讀(2):Learning Efficient Object Detection Models with Knowledge Distillation
8.
knowledge distillation論文閱讀之:Learning from a Lightweight Teacher for Efficient Knowledge Distillation
9.
【論文閱讀】Structured Knowledge Distillation for Semantic Segmentation
10.
Awesome Knowledge-Distillation
更多相關文章...
•
C# 文本文件的讀寫
-
C#教程
•
*.hbm.xml映射文件詳解
-
Hibernate教程
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
•
Scala 中文亂碼解決
相關標籤/搜索
論文解讀
knowledge
distillation
ensemble
論文閱讀
native
CV論文閱讀
論文
解讀
論文閱讀筆記
系統網絡
Thymeleaf 教程
Spring教程
MyBatis教程
文件系統
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
升級Gradle後報錯Gradle‘s dependency cache may be corrupt (this sometimes occurs
2.
Smarter, Not Harder
3.
mac-2019-react-native 本地環境搭建(xcode-11.1和android studio3.5.2中Genymotion2.12.1 和VirtualBox-5.2.34 )
4.
查看文件中關鍵字前後幾行的內容
5.
XXE萌新進階全攻略
6.
Installation failed due to: ‘Connection refused: connect‘安卓studio端口占用
7.
zabbix5.0通過agent監控winserve12
8.
IT行業UI前景、潛力如何?
9.
Mac Swig 3.0.12 安裝
10.
Windows上FreeRDP-WebConnect是一個開源HTML5代理,它提供對使用RDP的任何Windows服務器和工作站的Web訪問
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
[論文解讀]Explaining Knowledge Distillation by Quantifying the Knowledge
2.
在線多分支融合——Knowledge Distillation by On-the-Fly Native Ensemble
3.
深入淺出:Knowledge Distillation by On-the-Fly Native Ensemble
4.
論文Relational Knowledge Distillation
5.
knowledge distillation 論文閱讀之:ResKD: Residual-Guided Knowledge Distillation
6.
knowledge distillation 論文閱讀之:Triplet Loss for Knowledge Distillation
7.
Knowledge Distillation論文閱讀(2):Learning Efficient Object Detection Models with Knowledge Distillation
8.
knowledge distillation論文閱讀之:Learning from a Lightweight Teacher for Efficient Knowledge Distillation
9.
【論文閱讀】Structured Knowledge Distillation for Semantic Segmentation
10.
Awesome Knowledge-Distillation
>>更多相關文章<<