Data Distillation: Towards Omni-Supervised Learning
这是一种挑战真实世界数据的 self-train 的方法，在Kaggle等大数据竞赛中非常有用。Omni-Supervised Learning：全方位监督学习，属于半监督(semi-supervised )中的一种，使用带标签的数据和不带标签的其他数据进行学习，可以一定程度上突破带标签数据的性
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2024-05-11 22:43:10
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使用Pytorch进行知识蒸馏一、知识蒸馏原理1. 使用 `softmax` 进行蒸馏：2. 知识迁移：老师知识 —> 学生知识二、知识蒸馏实现1. 导入各种包2. 设置随机种子3. 加载 MNIST 数据集4. 定义教师模型5. 设置模型6. 开始训练教师模型7. 定义并训练学生模型8. 预测前准备和设置9. 开始训练附录1. 关于 `import torch.nn as nn`2. 关
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2024-02-02 13:43:14
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目录 1 杂谈2 蒸馏方法概述。2.1 基于最后输出层的蒸馏2.2 基于中间结果层的蒸馏2.3 基于元学习的蒸馏3 实验结果和参考代码1 杂谈鉴于目前算法和数据的瓶颈，我最近研究了一下模型蒸馏，目的是通过大模型能够带动我需要的小模型。目前的模型蒸馏这方面的研究已经不少了，专业术语上也有了KD（Knowl-edge Distillation (KD)）， knowledge tr
目录一、模型蒸馏简介和步骤二、模型蒸馏实战1、Bilstm和Roberta文本分类效果展示2、roberta蒸馏到bilstm三、Roberta压缩——theseus理解和实战1、bert-of-theseus思想和方法2、利用bert-of-theseus实现的roberta压缩模型压缩有剪枝、蒸馏和量化等一些方法，模型蒸馏实现起来比较容易简
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2024-01-08 18:08:00
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tf1:
tf.GradientTape()函数：
tf提供的自动求导函数
x = tf.Variable(initial_value=3.)
with tf.GradientTape() as tape: # 在 tf.GradientTape() 的上下文内，所有计算步骤都会被记录以用于求导
y = tf.square(x)
y_grad = tape.gradient(y,
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2024-05-26 16:41:34
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目录前言一、蒸馏的目的二、蒸馏中的softmax三、蒸馏流程1.step2.step3.step4.总结： 前言蒸馏就是把一个大模型变成一个相对小的模型一、蒸馏的目的Distill knowledge from bigger models从大模型中学习知识Use the distilled knowledge to guide the learning of smaller models用学习到
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2024-03-04 13:39:59
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蒸馏的作用首先，什么是蒸馏，可以做什么？正常来说，越复杂的深度学习网络，例如大名鼎鼎的BERT，其拟合效果越好，但伴随着推理（预测）速度越慢的问题。此时，模型蒸馏就派上用场了，其目的就是为了在尽量减少模型精度的损失的前提下，大大的提升模型的推理速度。实现方法其实，模型蒸馏的思想很简单。第一步，训练好原本的复杂网络模型，如BERT，我们称为Teacher模型；第二步，用一个较为简单的模型去拟合Tea
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2024-07-25 07:44:42
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由于bert模型参数很大，在用到生产环境中推理效率难以满足要求，因此经常需要将模型进行压缩。常用的模型压缩的方法有剪枝、蒸馏和量化等方法。比较容易实现的方法为知识蒸馏，下面便介绍如何将bert模型进行蒸馏。一、知识蒸馏原理模型蒸馏的目的是用一个小模型去学习大模型的知识，让小模型的效果接近大模型的效果，小模型被称为student，大模型被称为teacher。知识蒸馏的实现可以根据teacher和st
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2024-01-10 11:49:47
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两种蒸馏形式：模型蒸馏 （模型压缩，模型不同，特征相同）优势特征蒸馏（大模型使用全量特征，适用于模型相同，特征不同）俩种训练方式：pre-train是预先训练teacher网络，然后再训练student网络；co-train则是通过上述介绍的损失对teacher网络和student网络进行联合训练，co-train方式往往训练速度更快，但所需的GPU资源也会更多。teacher - 原始模型或模型
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2023-09-03 20:57:03
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模型在训练后需要更改，以创建更紧凑的表示形式。这一过程的主要实现技术包括剪枝（pruning）和知识蒸馏。.
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2020-11-27 11:24:29
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# 在 PyTorch 中实现模型蒸馏的入门指南
## 1. 什么是模型蒸馏？
模型蒸馏（Model Distillation）是一种模型压缩技术，其目标是将一个复杂的“大”模型（教师模型）中的知识提取并传递给一个简单的“小”模型（学生模型）。这种方法不仅可以减小模型的体积，还能保持较高的预测性能。特别是在深度学习中，蒸馏技术使得在计算资源受限的设备上部署模型成为可能。
## 2. 模型蒸馏
原创
2024-09-10 06:50:24
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论文：Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer代码：暂未发布 背景蒸馏学习是提高小神经网络性能事实上的标准，以前的工作大多建议以一对一的空间匹配方式将教师的代表特征回归到学生身上。然而，人们往往忽略这样一个事实，由于结构的差异，同一空间的语义信息通常是变化的，这大大削弱了一对一的蒸馏方法的基本假设。他们高估了空间顺序的
模型蒸馏（Model Distillation）是一种将复杂、庞大的教师模型（Teacher Model）的知识迁移到相对简单、轻量级的学生模型（Student Model）的技术。其
openvino系列 10. Model Optimizer：TensorFlow pb 模型转化 IR 模型本章节将介绍 OpenVINO Model Optimizer 模块，以及如何将TensorFlow pb 模型转化为 IR 模型（mo --input_model <INPUT_MODEL>.pb）。环境描述：本案例运行环境：Win10，10代i5笔记本IDE：VSCodeo
目录1 引言2 DSSM结构图3 word hashing4 推荐中召回的使用DSSM5 基于pytorch的代码实现5.1 数据展示及其预处理5.2 特征处理5.2.1 计算每个user的推荐正类物料特征，计算每个item的平均打分特征5.2.2 区分稀疏特征和密集特征，并进行归一化等处理5.2.3 几个预处理函数5.2.3 处理序列特征，并将它们进行索引化5.3 模型构建5.3.1 DSS网络
作者 | 安晟&闫永强2017年谷歌在一篇名为《Attention Is All You Need》的论文中,提出了一个基于attention(自注意力机制)结构来处理序列相关的问题的模型，名为Transformer。Transformer在很多不同nlp任务中获得了成功，例如：文本分类、机器翻译、阅读理解等。在解决这类问题时，Transformer模型摒弃了固有的
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2024-10-24 14:34:54
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一、知识蒸馏算法理论讲解 知识蒸馏说真的还是挺重要的，当时看论文的时候，总是会出现老师网络和学生网络，把我说的一脸蒙，所以自己就进行了解了一下，做了一些笔记和大家一起分享！不过大家也可以看同济子豪兄的视频，非常不错。知识蒸馏Pytorch代码实战_哔哩哔哩_bilibili，连接给到大家了。首先我们要知道为什么要进行知识蒸馏，那就是在训练的时候，我们可以去花费一切的资源和算力去训练模型，
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2023-12-11 13:52:47
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经过一系列测试，tensorlfow-serving确实要比直接利用flask部署快非常多，虽然网上也有很多有关怎么把自己的训练好的模型部署到tensorlfow-serving上。但是为了有一个自己完整的记录，还是写了这样的经验供大家参考。（1）训练自己的tensorflow模型或者直接使用预训练的bert模型，这里我采用的tensorflow1.15.0版本。最终生成的是如下结构的模型文件：如
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2024-04-30 14:24:25
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一、概述一句话概括：将一个复杂模型的预测能力转移到一个较小的网络上；（复杂模型称为教师模型，较小模型称为学生模型）Teacher and Student的概念：对大网络学习的知识进行"蒸馏"，并将其转移到小网络上，同时小网络的性能能够接近大网络；蒸馏模型（Student）被训练模仿大网络（Teacher）的输出，而不仅仅是直接在原始数据上训练，通过这种方式让小网络学习到大网络的抽象特征能力和泛化能
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2024-08-16 08:32:14
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总述TinyBert主要探究如何使用模型蒸馏来实现BERT模型的压缩。 主要包括两个创新点：对Transformer的参数进行蒸馏，需要同时注意embedding，attention_weight, 过完全连接层之后的hidden，以及最后的logits。对于预训练语言模型，要分为pretrain_model 蒸馏以及task-specific蒸馏。分别学习pretrain模型的初始参数以便给压缩
