三、用计算机处理实验数据和表达实验结果随着科学技术的进步，特别是近年来信息科学技术的发展，使得信息技术在物理化学实验中得到越来越广泛的应用。在物理化学实验中，使用的智能化、数字化仪器设备越来越多，获得数据的方式发生了很大的变化，处理实验数据与表达实验结果的方法也相应发生了变化。在处理实验数据和表达实验结果时，计算机的使用越来越普遍。在物理化学实验课程中，特别是撰写实验报告时，经常需要用表格列出实验
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2024-01-13 12:42:04
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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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机器学习应用篇（十）——工业蒸汽数据分析 文章目录机器学习应用篇（十）——工业蒸汽数据分析一、数据集二、数据分析1 数据导入２ 数据特征探索（数据可视化）三、特征优化四、对特征构造后的训练集和测试集进行主成分分析五、使用ＬｉｇｈｔＧＢＭ模型进行训练和预测 一、数据集1. 训练集 提取码：LGBM2. 测试集 提取码：LGBM二、数据分析1 数据导入#%%导入基础包
import numpy as
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2024-08-26 00:28:34
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知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例
原创
2022-10-26 10:13:31
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在ERNIE强大的语义理解能力背后，是需要同样强大的算力才能支撑起如此大规模模型的训练和
原创
2022-10-31 11:05:29
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一 知识蒸馏(Knowledge Distillation)介绍名词解释teacher - 原始模型或模型ensemblestudent - 新模型transfer set - 用来迁移teacher知识、训练student的数据集合soft target - teacher输出的预测结果（一般是softmax之后的概率）hard target - 样本原本的标签temperature - 蒸馏目
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2024-04-28 09:40:12
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作者丨pprp编辑丨极市平台导读 这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新，可以分为离线蒸馏，在线蒸馏和自蒸馏。 感性上理解三种蒸馏方式：离线蒸馏可以理解为知识渊博的老师给学生传授知识。在线蒸馏可以理解为教师和学生一起学习。自蒸馏意味着学生自己学习知识。1. 离线蒸馏 Offline Distillation上图中，红色表示pre-trained, 黄
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2022-07-29 09:15:49
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1.三个概念a.老师、学生网络：通过结构复杂，计算量大但是性能优秀的教师神经网络，对结构相对简单，计算量较小的学生网络进行指导，以提升学生网络的性能。b.暗知识：目标间的相似性c.温度系数【超参】：调节softmax公式中，exp的分母T越大，分布越平滑，贫富差距越小 作用：类似负重登山，T相当于负重包。当有一天取下负重后，登山就会比正常快。现在使得各个类别之间的界限模糊，网络必需增加性
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2024-04-22 14:29:41
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【GiantPandaCV导语】Knowledge Distillation A Suvery的第二部分，上一篇介绍了知识蒸馏中知识的种类，这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新，可以分为离线蒸馏，在线蒸馏和自蒸馏。 感性上理解三种蒸馏方式： 离线蒸馏可以理解为知识渊博的老
原创
2021-12-29 09:54:33
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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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近期由北海道大学的 Dr. Guang Li，爱丁堡大学的 Dr. Bo Zhao 和 MIT 的 Dr. Tongzhou Wang 共同发起的数据集蒸馏项目总结了数据集蒸馏领域所有优秀论文以及开源代码。数据集蒸馏研究简介数据集蒸馏是生成小数据集的任务，以便在其上训练的模型在原始大数据集上实现高性能。数据集蒸馏算法将要蒸馏的大型真实数据集（训练集）作为输入，并输出一个小的合成蒸馏数据集，该数据
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2022-10-16 07:24:57
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【GiantPandaCV导语】Knowledge Distillation A Suvery的第二部分，上
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2021-12-21 13:43:44
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0.Introduction知识蒸馏（Knowledge Distillation，简记为 KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型（或多模型的 ensemble），在不改变学生模型结构的情况下提高其性能。2015 年 Hinton 团队提出的基于“响应”（response-based）的知识蒸馏技术（一般将该文算法称为 vanill
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2024-01-28 07:05:57
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1.背景1.类似于青出于蓝而胜于蓝，故事可以挑战别那么大，出于蓝而近似蓝就好了 2.看似是来自于同个类型，但是是两个类型 3.A强模型，B模型效果差，让B向A学习，看看人家咋学的 4.但是同时B模型也不能只向A模型（强模型）学，也得学学标准答案（老大也可能出错）2.什么是蒸馏1.现在效果好的都基本上是大模型，设备和环境资源都好，大模型一般都效果好 2.但是缺点是:应用可能麻烦点，比较耗费资源，可能
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2024-06-28 14:30:00
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知识蒸馏知识蒸馏简介
蒸馏作用背景主要是为了减少模型计算量，降低模型复杂度，减少需要的计算资源模型压缩基本方法：裁剪为什么要进行知识蒸馏当前深度学习模型参数越来越多，规模越来越大，在处理数据和模型部署的时候，对设备和时间要求比较高的情况下，很难满足需求，因此需要对模型进行压缩。1.3知识蒸馏原理一般认为，模型经过训练后，其中的参数保留了学习到的知识，知识可以看作是一种输入到输出之间的映射，训
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2023-12-13 12:45:51
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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
# NLP 蒸馏的实现指南
## 1. NLP 蒸馏的流程
NLP 蒸馏（模型蒸馏）是指通过训练一个小模型（学生模型）来模仿一个大模型（老师模型）的行为，以实现模型的压缩和加速。在进行 NLP 蒸馏时，我们通常会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 训练教师模型 |
| 3 | 生成软标签
原创
2024-09-14 04:51:08
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知识蒸馏（Knowledge Distilling），你或许在吃饭的间隔，在电梯间的片刻，多多少少都听身边的算法狗聊到过这个名词，却因为它晦涩无比，没有深究；那它背后隐藏了什么算法呢~？小喵今天就用简单的描述，带大家一起了解了解它~话题1：什么是知识？在日常生活中，我们对客观世界的认知，就是一种知识；但是这不是我们今天的主角--【知识蒸馏】所描述的"知识"，在算法的世界里呢~我们的网络模型就代表了
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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相平衡简单蒸馏在一定压力下，液体混合液在蒸馏釜中加热，当加热到某一温度时，液体开始汽化，生成的蒸汽当即被引出并继续加热，蒸汽不断形成并不断引出，将其冷凝冷却成液体，将不同组成范围的馏出液分别导入不同容器贮存,这种操作称为简单蒸馏。特点：处理能力较低，分离效果不高。适用范围：只适用于小型粗略分离或作为初步加工。平衡蒸馏如果将混合液加热之沸腾，并使汽相与液相保持较长时间的密切接触，且汽液两相达到平衡状
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2023-11-19 14:01:25
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