知识蒸馏（Knowledge Distillation）的概念由Hinton大神于2015年在论文《Distilling the Knowledge in a Neural Network》中提出，论文见：https://arxiv.org/abs/1503.02531。此方法的主要思想为：通过结构复杂、计算量大但是性能优秀的教师神经网络，对结
转载
2024-10-27 21:39:14
64阅读
摘要：知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法 一、知识蒸馏入门1.1 概念介绍知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度。最早是由Hinton在2015年首次提出
转载
2024-08-21 09:43:52
180阅读
iCaRL论文解读注：本文是增量学习三大流派中知识重放派的基础文献。当前引用量1860。1.问题简述 图1.1 类增量学习机
类增量问题的关键在于理解清楚流式在线训练和离线训练之间的区别。流式在线训练的过程中数据是源源不断的进入模型的，而离线训练则是在科研人员把数据集收集完整之后，一次性训练搜集到的数据来拟合任务。假设我们想要训练一个可以识别猫、狗和鸡的一个神经网络。当我们搜集到了想要的猫
我们一般希望部署到应用中的模型使用较少的计算资源(存储空间、计算单元等)，产生较低的时延,因此需要进行模型压缩和加速。常用的四个技术是设计高效小型网络、剪枝、量化和蒸馏。１.基础理论2014年Hinton等人发表的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》首次提出了蒸馏学习的概念。蒸馏学习即教师模型（大参数，深网络）蒸馏出一个学生模型（小参数，浅网
转载
2024-05-28 09:37:24
194阅读
怎样提高生产效率?
2011年07月16日
大家好!我们首先分析造成生产效率不足的原因一般有以下几点：
1、物料损耗严重：企业实行生产消耗配额制，按2.5%的比例统一给各个车间物料损耗，采购部门也按这个比例进行采购。但实际生产中物料损耗超过7%，远远高过同行2%以下的水平。物料损耗超过规定范围，使得一张订单生产过程中多次采购补料，订单迟迟不能
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
转载
2024-02-02 13:43:14
554阅读
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
# PyTorch 官方蒸馏实现教程
## 一、整体流程
为了帮助你更好地理解如何在 PyTorch 中实现官方蒸馏，我将通过以下表格展示整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 定义教师模型和学生模型 |
| 2 | 定义损失函数 |
| 3 | 准备数据集 |
| 4 | 遍历数据集进行训练 |
| 5 | 保存学生模型 |
## 二、具体
原创
2024-04-16 03:33:08
192阅读
选自arxiv，作者：Tongzhou Wang等，机器之心编译，参与：路、王淑婷。
近日，来自 FAIR、MIT 和加州大学伯克利分校的 Tongzhou Wang、朱俊彦等人发布新研究论文，提出一种新的蒸馏方法——数据集蒸馏。这与将知识从复杂网络迁移到较简单模型不同，该方法将原始数据集中大量数据集的知识压缩到少量合成数据上，同时在合成数据上训练的模型性能与在原始数据集上的模
转载
2024-07-13 10:27:23
19阅读
# 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
263阅读
24页述评，167篇参考文献，新加坡国立大学发布最新数据集蒸馏全面述评！数据集蒸馏算法经过发展衍生出许多不同的类别，这些类别从不同的视角出发对算法进行革新。但是，新加坡国立大学提出大一统的视角来看待所有数据集蒸馏算法，这么多种类的算法，看似完全不相关，居然遵从同一套模式，有着密切的联系！ 有关深度学习的研究和应用从过去几年到现在正如火如荼地进行。深度学习的成功，无论是2012年用于视觉分类的Ale
# 焦点损失（Focal Loss）在PyTorch中的应用
在深度学习领域，目标检测和图像分类任务面临着类别不平衡的问题。特别是在某些场景中，容易分类的样本数量大大超过困难样本。为了解决这个问题，Focal Loss（焦点损失）被提出，特别适合处理这种类别不平衡的问题。本文将深入探讨焦点损失的原理及其在PyTorch中的实现。
## 什么是焦点损失？
焦点损失是由Tsung-Yi Lin等
# 分类特征蒸馏与PyTorch实现
随着深度学习的不断发展，模型的性能与计算成本之间的平衡愈加重要。特别是在图像分类任务中，如何利用已有的深度模型来提升新模型的性能成为了一个热门的研究方向，其中的“特征蒸馏”技术就是一个有效的解决方案。
## 什么是特征蒸馏？
特征蒸馏（Feature Distillation）是一种训练新模型（学生模型）的策略，该策略旨在从已经训练好的复杂模型（教师模型
【代码】蒸馏学习（Pytorch入门）
原创
2023-12-08 08:42:33
418阅读
知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度。最初的知识蒸馏：中间层注重纹理细节，深层特征注重抽象语义 如上图所示，教师网络（左侧）的预测输出除以温度参数（Temperature）之后、再做Softma
众所周知，python训练pytorch模型得到.pt模型。但在实际项目应用中，特别是嵌入式端部署时，受限于语言、硬件算力等因素，往往需要优化部署，而tensorRT是最常用的一种方式。本文以yolov5的部署为例，说明模型部署在x86架构上的电脑端的流程。（部署在Arm架构的嵌入式端的流程类似）。一、环境安装1. 安装tensorRT根据自己的系统Ubuntu版本、CPU架构、CUDA版本来选择
转载
2023-07-30 00:22:31
276阅读
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
转载
2023-09-03 20:57:03
400阅读
本文概览:1. 知识蒸馏介绍1.1 什么是知识蒸馏？在化学中，蒸馏是一种有效的分离不同沸点组分的方法，大致步骤是先升温使低沸点的组分汽化，然后降温冷凝，达到分离出目标物质的目的。化学蒸馏条件:（1）蒸馏的液体是混合物;（2）各组分沸点不同。蒸馏的液体是混合物，这个混合物一定是包含了各种组分，即在我们今天讲的知识蒸馏中指原模型包含大量的知识。各组分沸点不同，蒸馏时要根据目标物质的沸点设置蒸馏温度，即
转载
2024-09-24 17:42:32
246阅读
1 focal loss的概述焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。当然，在目标检测中，可能待检测物体有1000个类别，然而你想要识别出来的物体，只是其中的某一个类别，这样其实就是一个样本非常不均衡的一个分类问题。而Focal Loss简单的说，就是解决样本数量极度不平衡的问题的。说到样本不平衡的解决方案，相比大家是知道一个混淆矩阵的f1-sc
转载
2024-01-17 16:32:34
161阅读
1、损失函数、代价函数、目标函数损失函数：Loss Function 是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数：Cost Function 定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数：Object Function 最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。2、常见损失函数（1）0-1损失函数（2）平均
