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利来娱乐登录:多店经营联动发展——访七波辉南京分公司尧化门优秀零售商李玉

文章来源:利来娱乐登录    发布时间:2018年07月23日 15:58  【字号:      】

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存放美国的黄金,统统运回国!

刚刚,这个国家崩盘了,还干了一件惊天大事

据土耳其方面的媒体说,土耳其4月21日早上宣布,已决定把存放在美联储的所有黄金遣返回国。

那之前,为什么要将黄金放到美国去呢?

论文地址:https://arxiv.org/abs/1805.04770

知识蒸馏(KD)包括将知识从一个机器学习模型(教师模型)迁移到另一个机器学习模型(学生模型)。一般来说,教师模型具有强大的能力和出色的表现,而学生模型则更为紧凑。通过知识迁移,人们希望从学生模型的紧凑性中受益,而我们需要一个性能接近教师模型的紧凑模型。本论文从一个新的角度研究知识蒸馏:我们训练学生模型,使其参数和教师模型一样,而不是压缩模型。令人惊讶的是,再生神经网络(BAN)在计算机视觉和语言建模任务上明显优于其教师模型。基于 DenseNet 的再生神经网络实验在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集上展示了当前最优性能,验证误差分别为 3.5% 和 15.5%。进一步的实验探索了两个蒸馏目标:(i)由 Max 教师模型加权的置信度(CWTM)和(ii)具有置换预测的暗知识(DKPP)。这两种方法都阐明了知识蒸馏的基本组成部分,说明了教师模型输出在预测和非预测类中的作用。

我们以不同能力的学生模型为实验对象,重点研究未被充分探究的学生模型超过教师模型的案例。我们的实验表明,DenseNet 和 ResNet 之间的双向知识迁移具有显著优势。

体育总局发布健身产业报告:七组大数据绘出教练生态画像

对俱乐部情况的研究主要聚焦在两个方面:一是会员眼中的俱乐部是怎样的?而是谁是俱乐部核心价值的创造者?




(责任编辑:崔臣)

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