深度學習--知識蒸餾網絡壓縮訓練方法——轉
《Distilling the Knowledge in a Neural Network》 模型蒸餾 所謂模型蒸餾就是將訓練好的複雜模型推廣能力「知識」遷移到一個結構更爲簡單的網絡中。或者通過簡單的網絡去學習複雜模型中「知識」。其基本流程如下圖： 基本可以分爲兩個階段： 原始模型訓練： 根據提出的目標問題，設計一個或多個複雜網絡（N1，N2,…,Nt）。 收集足夠的訓練數據，按照常規CNN模型訓
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