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凯时娱乐城开户:雷蛇新品5月22日发布手机还是游戏本?

文章来源:凯时娱乐城开户    发布时间:2018年07月22日 20:50  【字号:      】

凯时娱乐城开户安王很想说,有缘个屁!但这话在他嘴边滚了几下,终究还是咽了回去。

对安王来说,杨殊简直是个噩梦。

他是贤妃的养子,早年贤妃还受宠的时候,常在皇帝面前露脸,时常会碰到杨殊。

两人年纪相近,难免有争锋之意。安王算不得草包,甚至可以说,比起两位兄长,他的才智并不输多少。

但是,在杨殊面前,他只有输的份。


玄非怔了下:“圣,那此事……”

“朕心有数。”

玄非只得告退。

他出殿门,听得玉阳问小内侍:“圣可要见我了?”

小内侍却道:“陛下说了,玉阳仙长今日累了许久,还是回去歇着吧。这只是小事,不必挂在心。”

宁休看她放弃辩驳的样子,了然地点了点头:“果然是你调戏了他。”

“……”很想打人怎么办?

明微控制住蠢蠢欲动的手,问他:“你大半夜在人家屋顶跑来跑去干什么?”

宁休回身看着杨殊跑离的方向:“找他。”

“什么事这么急?跑这里来找他。”

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纪家一家人也在吃饭,纪大夫人和童嬷嬷的反应如出一辙,先招呼了一声,随即才反应过来,于是一家人围着她问东问西。

董氏说:“表妹睡了几天,没见饿瘦,反倒精神了不少,越发像仙女了。这是什么灵丹妙药?也叫我们吃吃?”

明微笑眯眯:“我还真有几个养颜的方子,回头叫多福去抓药,咱们自己做膏子。用上个把月,保管表嫂也跟仙女似的!”

董氏哈哈笑:“好好好,我们一起做仙女。”

“我也要做,我也要做!”珠儿喊。

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。

明微说:“难道留下来给人家当靶子吗?”

两个小姑娘掩嘴笑了起来。

她们三个都没有当皇子妃的念头。

魏晓安知道自己出过被拐的事,肯定轮不着她。方锦屏自家姐妹多得很,不差她一个。

跟这些人在一起争奇斗艳,说不准被误伤,还不如到猎场里跑一圈呢!

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(责任编辑:赵壹)

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