”数据集蒸馏 CIFAR-100 ImageNet 蒸馏图像“ 的搜索结果

通过匹配训练轨迹进行数据集蒸馏

标签：   数据集蒸馏 CIFAR-100 ImageNet 蒸馏图像

     107180通过匹配训练轨迹进行数据集蒸馏0George Cazenavette 1 Tongzhou Wang 2 Antonio Torralba 2 Alexei A. Efros 3 Jun-Yan Zhu 101 卡内基梅隆大学 2 麻省理工学院 3 加州大学伯克利分校0...

数据集蒸馏 by Matching Training Trajectories

标签：   机器学习  深度学习  人工智能

     发现CV技术之美论文：https://arxiv.org/pdf/2203.11932.pdf代码：https://github.com/GeorgeCazenavette/mtt-distillationExpert TrajectoriesLong-Range Parameter Matching Experiment▊Introduction数据集蒸馏.....

matlab20行代码-EndToEndIncrementalLearning:端到端增量学习

标签：   系统开源

     我们在CIFAR-100和ImageNet（ILSVRC 2012）图像分类数据集中广泛评估了我们的方法，并显示了最新的性能。 代码 先决条件： Matlab 2017b。 VlFeat（0.9.20）。 MatConvNet（1.0-beta25）。 ResNet-Matconvnet。 所有...

卷积神经网络中的过滤器修剪方法与性能的比较（CIFAR-10数据集）

标签：   训练神经网络 模型修剪 过滤器子集恢复 循环重复 过滤器间正交性

     106661.00.90.80.70.60204060801 0204060800.5100时代时代CFD一Bt -RePrt -标准特斯特斯E- RePr- 标准列车火车00RePr：卷积滤波器Aaditya PrakashBrandeis大学[email protected]詹姆斯·斯托勒·布兰代斯大学...

关于《Yann LeCun：已解决CIFAR-10，目标 ImageNet》采访的总结

标签：   LeCun  cifar10  CNN收敛性

     CSDN翻译链接 kaggle英文链接对这篇采访的总结如下： 日本学者 Kunihiko Fukushima 提出的神经认知机（NeoCognitron）对CNN的发展有着启迪性的意义，其提到模式识别机制的自组织神经网络模型不受位置变化的影响。...

斯坦福、Meta：用知识蒸馏给数据集瘦身，剪掉ImageNet 20%数据量，模型性能不下降！...

标签：   神经网络  机器学习  人工智能

     明敏 发自 凹非寺转载自：量子位（QbitAI）这两天，推特上一个任务悬赏火得一塌糊涂。一家AI公司提供25万美金（折合人民币约167万元），悬赏什么任务能让模型越大、性能反而越差。评论区里已经讨论得热火朝天了。...

PaddleClas：SSLD 知识蒸馏实战

标签：   paddle  SSLD  知识蒸馏

     PaddleClas 融合已有的知识蒸馏方法 [2,3]，提供了一种简单的半监督标签知识蒸馏方案(SSLD，Simple Semi-supervised Label Distillation)，基于 ImageNet1k 分类数据集，在 ResNet_vd 以及 MobileNet 系列上的精度均...

【第58篇】DEiT：通过注意力训练数据高效的图像transformer &蒸馏

标签：   深度学习  计算机视觉  人工智能

     所提出的参考视觉transformer (86M参数)在没有外部数据的情况下，在ImageNet上实现了83.1%(单裁剪)的top-1精度。更重要的是，引入了transformer特有的师生策略。它依赖于蒸馏标记，确保学生通过注意力从老师那里学

【论文笔记_自蒸馏_知识蒸馏_2022】Self-Distillation from the Last Mini-Batch for Consistency ...

标签：   深度学习  计算机视觉

     为了应对这些挑战，我们提出了一个高效、可靠的自蒸馏框架，命名为 “来自最后小批量的自蒸馏”（DLB）。具体来说，我们通过限制每个小批的一半与前一个迭代相吻合来重新安排顺序采样。同时，其余的一半将与即将到来...

【模型压缩】XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks论文理解+...

标签：   深度学习  信息压缩

     ddd

【论文笔记_自监督知识蒸馏】Refine Myself by Teaching Myself : Feature Refinement via Self-Knowledge ...

标签：   计算机视觉  深度学习  人工智能

     通过自学来完善自己：基于自知识蒸馏的特征提取 作者：Mingi Ji， Seungjae Shin， Seunghyun Hwang， Gibeom Park1 Il-Chul Moon ...虽然自知识蒸馏在很大程度上分为基于数据增强的方法和基于辅助

提速256倍，斯坦福&谷歌提出扩散模型蒸馏方法，效果接近Teacher

标签：   深度学习  人工智能  机器学习

     编辑 | 杜伟、陈萍来源 | 机器之心斯坦福大学联合谷歌大脑使用「两步蒸馏方法」提升无分类器指导的采样效率，在生成样本质量和采样速度上都有非常亮眼的表现。去噪扩散概率模型（DDPM）在图像生成、音频合成、分子...

从视觉到语言：半监督式学习的大规模实际运用

标签：   大数据  机器学习  人工智能

     来源：TensorFlow 本文约2300字，建议阅读5分钟Noisy Student 半监控式蒸馏的实践应用案例。 监督式学习 (Supervised Learning)，即使用已知...

【论文精读】CVPR2022 - 解耦知识蒸馏

标签：   深度学习  人工智能  计算机视觉

     目前的蒸馏方法主要基于从中间层蒸馏深层特征，而logit蒸馏的意义被大大忽视。为了为研究logit蒸馏提供一个新的观点，我们将经典的KD损失重新表述为两部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识蒸馏（NCKD）。...

【论文笔记_知识蒸馏】Adaptive multi-teacher multi-level knowledge distillation

标签：   深度学习  计算机视觉  人工智能

     摘要 知识提炼（KD）是一种有效的学习范式，通过利用从教师网络中提炼的额外监督知识来提高轻量级学生网络的性能。大多数开创性研究要么在学习方法上只向一名教师学习，忽视了一名学生可以同时向多名教师学习的潜力...

【论文笔记_自蒸馏_2020】Regularizing Class-wise Predictions via Self-knowledge Distillation

标签：   深度学习  人工智能  计算机视觉

     具有数百万个参数的深度神经网络可能会因为过度拟合而导致泛化效果不佳。...我们在各种图像分类任务上的实验结果表明，这种简单而强大的方法不仅可以显著提高现代卷积神经网络的泛化能力，而且可以提高其校准性能。…..

无数据蒸馏方向文献_1

标签：   人工智能  神经网络  机器学习

      Related Work具体实现知识蒸馏图像生成模型Inceptionism lossMoment matching loss总损失函数实验结果CIFAR-10CIFAR-100ImageNet 写在前面   上大学前，或者说一直到大二期末考前，我都以为大学的考试是一周内...

radioml2018数据集_7 Papers & Radios | CVPR 2020获奖论文；知识蒸馏综述

标签：   radioml2018数据集

     机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation参与：杜伟、楚航、罗若天本周的重要论文是CVPR 2020 公布的各奖项获奖论文，包括最佳论文和最佳学生论文等。目录：Knowledge Distillation: A SurveyDescription Based ...

Cross-Layer Distillation with Semantic Calibration--带有语义校准的跨层蒸馏

标签：   深度学习  人工智能  性能优化

     知识蒸馏是一种通过利用教师模型的输出来增强学生模型泛化能力的技术。最近，基于特征图的变体探索了中间层中手动分配的师生对之间的知识转移，以进一步改进。然而，不同神经网络中的层语义可能不同，人工层关联中的...

知识蒸馏之自蒸馏

标签：   深度学习  计算机视觉  神经网络

     本文整理了AAAI2021/AAAI2022/CVPR2021中的注意力蒸馏类文章（强调feature-based knowledge distillation）,后续可能会继续更新其他计算机视觉领域顶会中的相关工作，欢迎各位伙伴相互探讨。 背景知识-注意力蒸馏 1....

知识蒸馏论文翻译（12）—— Adaptive Multi-Teacher Multi-level Knowledge Distillation

标签：   人工智能  机器学习  深度学习

     知识提取（KD）是一种有效的学习范式，通过利用从教师网络中提取的额外监督知识来提高轻量级学生网络的性能。大多数开创性研究要么只从一位老师那里学习提炼学习方法，忽视了学生可以同时从多位老师那里学习的潜力，...

"DearKD: 一种用于视觉transformer的高效数据知识蒸馏框架

标签：   数据效率 早期知识蒸馏 自注意力机制 归纳偏差

     120520DearKD：用于视觉transformer的数据高效早期知识蒸馏0Xianing Chen 1* , Qiong Cao 2† , Yujie Zhong 3 , Jing Zhang 4 , Shenghua Gao 156† , Dacheng Tao 2401 上海科技大学，2 ...

模型蒸馏在计算机视觉领域有哪些应用？KL散度法蒸馏：将大型神经网络压缩为小型神经网络

标签：   自然语言处理  人工智能  语言模型

     目前，模型蒸馏技术已经广泛应用于图像分类、目标检测、文本识别、机器翻译等多个领域。KL散度（Kullback Leibler Divergence）：又称KL散度，两个分布之间的距离，用来衡量两个概率分布之间的差异。KL散度的值越小...

通过无数据知识蒸馏优化全局模型，实现非iid联邦学习

标签：   深度学习

     联邦学习

【论文速递】TPAMI2022 - 自蒸馏：迈向高效紧凑的神经网络

标签：   深度学习  人工智能

     在本文中，我们提出了一种名为自蒸馏的新型知识蒸馏技术来解决这个问题。自蒸馏在神经网络的不同深度附加了几个注意力模块和浅层分类器，并将知识从最深的分类器提炼到较浅的分类器。与传统的知识蒸馏方法不同，教师...

【论文笔记_知识蒸馏_2021】KNOWLEDGE DISTILLATION VIA SOFTMAX REGRESSION

标签：   计算机视觉  深度学习

     摘要 本文通过知识提炼解决了模型压缩的问题。我们主张采用一种优化学生网络倒数第二层的输出特征的方法，因此与表征学习直接相关。...特别是，对于相同的输入图像，我们希望教师和学生的特征在通过教师的分类器时.

【论文翻译_对抗攻击、知识蒸馏】AGKD-BML: Defense Against Adversarial Attack by Attention Guided ...

标签：   人工智能

     AGKD-BML: Defense Against Adversarial Attack by Attention Guided Knowledge Distillation and Bi-directional Metric Learning Hong Wang, Yuefan Deng, Shinjae Yoo, Haibin Ling, Yuewei Lin ...

Knowledge Distillation（知识蒸馏）Review--20篇paper回顾

标签：   大数据  算法  python

     点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！作者 |傅斯年Walton地址 |https://zhuanlan.zhihu.com/p/160206075编辑 |机器学习算法与自然语...

CVPR2022 | 基于Transformer的one-to-all知识蒸馏新SOTA！

标签：   大数据  算法  python

     点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取本文分享 CVPR 2022 Oral 的一篇论文『Knowledge Distillation via the Target-...中山提出Target-aware Transformer，进行one-to-all知识蒸馏！...

FedIC: 通过校准蒸馏对非独立同分布和长尾数据进行联合学习（ICME 2022）

标签：   大数据  算法  python

     ‍关注公众号，发现CV技术之美本篇分享 ICME 2022论文『FEDIC: Federated Learning on Non-IID and Long-Tailed Data via Calibrated Distillation』，通过校准蒸馏对非独立同分布和长尾数据进行联合学习。...

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