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136k8.com凯发:云南普洱市必买的特产:普洱茶[旅游攻

文章来源:136k8.com凯发    发布时间:2018年09月21日 21:00  【字号:      】

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有关部门提醒,商家和消费者要时刻警惕披着各类外衣的消费返利活动。(央视)最糟糕的是,这场危机将产生“多米诺骨牌”效应,引发全球金融危机,莫尔丁将其称之为“大复位”(the Great Reset)。

2020年代,或是美国金融史上最动荡的10年!金融危机将要重演?

莫尔丁表示称,美国高收益债券的崩溃将打击股票和债券。违约率上升将迫使银行减少贷款风险,耗尽以前信誉卓著的企业的资本。

这将对收入造成压力,并减少经济活动,而经济衰退将随之而来。

牵一发而动全身!美国或欧洲经济或诱发全球经济衰退

南国都市报6月6日讯(记者谭琦 文/图)6月3日、4日上午,三亚二小的学生开启了第二次“周末亲子体验卖报活动”,17名小学生在高温的天气下坚持卖报。

4日上午,三亚二小五年级4班的王业圳拿着25份报纸,在港华市场周边售卖,尽管天气炎热,他仍然坚持。

“参与活动的学生无论是对个人还是对团队都有了很大的变化。”三亚二小德育处副主任桂晓说,平时在班上沉默寡言的学生越来越懂得互帮互助。“许多家长都非常支持义卖报纸活动。”桂晓说,不少学生和家长得知此活动后,纷纷询问要加入。此外,三亚二小计划长期与南国都市报开展周末亲子卖报活动,并在每周的升旗仪式上,给参与活动的同学授予“社会实践小能手”称号。我们建议重新审视知识蒸馏,但侧重点不同以往。我们的目的不再是压缩模型,而是将知识从教师模型迁移给具有相同能力的学生模型。在这样做的过程中,我们惊奇地发现,学生模型成了大师,明显超过教师模型。联想到明斯基的自我教学序列(Minsky』s Sequence of Teaching Selves)(明斯基,1991),我们开发了一个简单的再训练过程:在教师模型收敛之后,我们对一个新学生模型进行初始化,并且设定正确预测标签和匹配教师模型输出分布这个双重目标,进而对其进行训练。

ICML 2018|再生神经网络:利用知识蒸馏收敛到更优的模型

通过这种方式,预先训练的教师模型可以偏离从环境中求得的梯度,并有可能引导学生模型走向一个更好的局部极小值。我们称这些学生模型为「再生网络」(BAN),并表明当应用于 DenseNet、ResNet 和基于 LSTM 的序列模型时,再生网络的验证误差始终低于其教师模型。对于 DenseNet,我们的研究表明,尽管收益递减,这个过程仍可应用于多个步骤中。

我们观察到,由知识蒸馏引起的梯度可以分解为两项:含有错误输出信息的暗知识(DK)项和标注真值项,后者对应使用真实标签获得原始梯度的简单尺度缩放。我们将第二个术语解释为基于教师模型对重要样本的最大置信度,使用每个样本的重要性权重和对应的真实标签进行训练。这说明了 KD 如何在没有暗知识的情况下改进学生模型。

此外,我们还探讨了 Densenet 教师模型提出的目标函数能否用于改进 ResNet 这种更简单的架构,使其更接近最优准确度。我们构建了复杂性与教师模型相当的 Wide-ResNet(Zagoruyko & Komodakis,2016b)和 Bottleneck-ResNet(He 等,2016 b)两个学生模型,并证明了这些 BAN-ResNet 性能超过了其 DenseNet 教师模型。类似地,我们从 Wide-ResNet 教师模型中训练 DenseNet 学生模型,前者大大优于标准的 ResNet。因此,我们证明了较弱的教师模型仍然可以提升学生模型的性能,KD 无需与强大的教师模型一起使用。

图 1:BAN 训练过程的图形表示:第一步,从标签 Y 训练教师模型 T。然后,在每个连续的步骤中,从不同的随机种子初始化有相同架构的新模型,并且在前一学生模型的监督下训练这些模型。在该过程结束时,通过多代学生模型的集成可获得额外的性能提升。

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(责任编辑:孙玉轩)

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