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金沙js80806.com:山西2018年科技活动周开启72家实验室对公众开放

文章来源:金沙js80806.com    发布时间:2018年07月20日 10:06  【字号:      】

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“好了。”二老爷说,“收了惊就好了。这两天说是在画什么符,要供给玄女娘娘的。”

“画符?”他拧了拧眉,低喃,“她连画符都懂?”

……

马车一路驶进信园。

素节服侍明微下了车,便有人引着她们穿堂过道,最后到了一处宽阔的庭院。

麦锐娱乐王丛:我反思了两年,单纯复制日韩模式一定失败

其次就是一定要有中国特色的借鉴日韩的练习生体系,我们现在是提炼出了一个本土化的方法论和培训体系。

包括我们所有业内的从业人员,逐步探索出哪些生产要素要用海外的,哪些要用国内的,比如一个很微观也很现实的例子,我们对于染发这件事情是很敏感的,包括国外很多的造型在中国市场也不适合,中国的消费者喜欢的就是真实天然的。我们总在探索融合全球流行元素但是又是具有中国特色的偶像,找到和中国市场的结合点,大家也都在摸索,从我们的培训体系到我们最基础的妆容,音乐元素,都在这两年中摸索出了结果。

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。

二老爷总算被救出来了。

他的发髻早就散了,整个人披头散发的,衣裳也被扯得不像样。脸上青一块紫一块,都是刚才擦撞的。

“老爷,您没事吧?”

“快,去请医!”

“别……”二老爷气若游丝,挤出这句话,“我没事,不要请医。”

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雷鸿在旁听得,忽然想起那日的信园,群鬼乱舞……

“是你干的?”他脱口而出。

几人齐齐向他看去。

雷鸿发现自己的失态,正在懊恼,却听明微淡定地回答了一个字:“是。”

“七小姐知道我在说什么?”




(责任编辑:拜紫槐)

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