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凯发国际最新网址:黄金相比原油“非常便宜”金价将上涨

文章来源:凯发国际最新网址    发布时间:2018年07月21日 08:11  【字号:      】

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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。

“当然!”秦川回答。

保卢斯的指挥部,亚历山大在门外等着秦川,他一看到秦川的吉普车停稳就迎了上来,说道:“少校,这些情况我或许不该跟你说,但我想听听你的看法!”

亚历山大一边说一边将秦川迎进了指挥部。

保卢斯不在其中,后来秦川知道是去“狼人”找希特勒去了。

指挥部里的几个参谋都认得秦川,见秦川进来纷纷上前与秦川握手打招呼。

于是,施特雷克尔将军很有见地的将三个师的部队主力布署在二线,也就是顿河大曲部的弓弦处,这样防线就会缩短到30英里。

缺点是把顿河河岸让了出来……虽然这是不得已而为之,但施特雷克尔将军却知道,这会使罗马尼亚第军防守的部位成为苏联人进攻的首选。

原因很简单,苏联人至少可以在这里轻松的登陆而没有登陆作战的诸多难处。

为此,施特雷克尔将军几次请求给第军增派更多的部队防守,但都遭到拒绝。

原因当然是没有更多的部队。

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

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(责任编辑:唐明星)

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