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凯发国际娱乐官网:IFA2017开展在即厨电将聚焦“新鲜”与“健

文章来源:凯发国际娱乐官网    发布时间:2018年07月23日 00:48  【字号:      】

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如果仅仅只是从数据上来看的话,蒙哥马利说的的确没错。

德军缴获的法国土伦舰队虽说有78艘舰只,但其中有许多是潜艇,这些潜艇相当一部份都没起用……德国海军啥都不缺,就缺潜艇乘员,这是由德国使用潜艇对英国进行大规模封锁决定的。

这造成了缴获的潜艇到现在只有五艘能投入使用但还是没能形成战斗力,原因是他们中大多是新手需要时间学习和训练。

另外这些缴获的军舰里还有一部份是法国一战时遗留的驱逐舰……法国因为战后不重视海军发展,达尔朗上任后短时间内很难大小舰只兼顾,在严重缺乏驱逐舰的情况下不得不重新启用一战时的老式驱逐舰。

这些驱逐舰故障率高且火力不足,于是直接被雷德尔淘汰了。

金融虎查询发现,在百度贴吧,不少网友在讨论红八财富跑路的消息。

传众筹平台红八财富已爆雷:高管集体失联 投资人报案

还有投资人已经报案,但目前尚没有消息证明警方已经立案。

另一边,法国营和德军士兵正在零号高地上放声大喊。

登上高地后,出现在他们面前的就是一个盐湖,也就是突尼斯最大的盐湖……杰里德大盐湖。

这家伙长160公里,宽22公里,于是出现在众人眼前的就是一大片白色的盐和湛蓝色的湖水……盐湖是突尼斯及阿尔及利亚一带的特色,其主要的形成原因就是南北地形及气候和地形的不同。

北面主要是山地,雨水、海水都比较充沛,而南面却是干旱的沙漠,这样在它们的中间的地带,就会不断有海水、雨水渗入并在被晒干。

于是,干的地方就是满地的盐,就像是白色的沙海,有水的地方因为富含盐离子所以就像天空一样蓝。

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:洛瓦尔)

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