图解知识蒸馏 原创 东方佑 2021-09-22 15:52:51 ©著作权 文章标签 html css 其他 文章分类 代码人生 ©著作权归作者所有:来自51CTO博客作者东方佑的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究法律责任 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:线性attention 下一篇:梯度累加策略对准确率的影响 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 图解Kubernetes的服务(Service) pod 准备:不要直接使用和管理Pods:当使用ReplicaSet水平扩展scale时,Pods可能被terminated当使用Deployment时,去更新Docker Image Version,旧Pods会被terminated,然后创建新Pods0 啥是服务(Service)Kubernetes 中 Service 是 将运行在一个或一组 [Pod]上的网络应用程序公开为 Java Stable Diffusion:最全详细图解 Stable Diffusion,作为一种革命性的图像生成模型,自发布以来便因其卓越的生成质量和高效的计算性能而受到广泛关注。不同于以往的生成模型,Stable Diffusion在生成图像的过程中,采用了独特的扩散过程,结合深度学习技术,实现了从噪声到清晰图像的逐步演化。本文将深入浅出地解析Stable Diffusion的工作原理,通过详细的图解和实例演示,带领读者全面理解这一前沿技术。一、S 生成模型 工作原理 深度神经网络 Transformer图解以及相关的概念解析 前言transformer是目前NLP甚至是整个深度学习领域不能不提到的框架,同时大部分LLM也是使用其进行训练生成模型,所以transformer几乎是目前每一个机器人开发者或者人工智能开发者不能越过的一个框架。接下来本文将从顶层往下去一步步掀开transformer的面纱。transformer概述Transformer模型来自论文Attention Is All You Need。在论文中最 Self 全连接 迭代 图解知识蒸馏 神经网络压缩方法 html css 知识蒸馏综述:蒸馏机制 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 3d 离线 自动驾驶 知识蒸馏综述-2: 蒸馏机制 【GiantPandaCV导语】Knowledge Distillation A Suvery的第二部分,上 离线 深度神经网络 搜索 知识蒸馏(Pytorch入门) 【代码】蒸馏学习(Pytorch入门) pytorch 深度学习 蒸馏学习 机器学习 python 知识蒸馏学习记录 最近在学习降噪处理不良天气的算法过程中,接触到了知识蒸馏,该算法作为一个深度学习通用算法,不仅广泛应用在自然语言处理方面,在计算机视觉等领域也广受追捧。 学习 人工智能 python 损失函数 数据 知识蒸馏实现图像分类 蒸馏图解 知识蒸馏还是先来简单回顾下知识蒸馏的基本知识。知识蒸馏的核心思想就是:通过一个预训练的大的、复杂网络(教师网络)将其所学到的知识迁移到另一个小的、轻量的网络(学生网络)上,实现模型的轻量化。目标: 以loss为标准,尽量的降低学生网络与教师网络之间的差异,实现学生网络学习教师网络所教授的知识。知识蒸馏流程训练流程如下:1、训练一个Teacher 网络Net-T2、在高温T下,蒸馏 Teacher 知识蒸馏实现图像分类 Soft 权重 git nlp知识蒸馏 知识蒸馏原理 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 nlp知识蒸馏 深度学习 神经网络 人工智能 搜索 知识蒸馏回归问题 知识蒸馏技术 参考论文:Knowledge Distillation: A Survey1.前言 近年来,深度学习在学术界和工业界取得了巨大的成功,根本原因在于其可拓展性和编码大规模数据的能力。但是,深度学习的主要挑战在于,受限制于资源容量,深度神经模型很难部署在资源受限制的设备上。如嵌入式设备和移动设备。因此,涌现出了大量的模 知识蒸馏回归问题 深度学习 人工智能 机器学习 知识蒸馏 知识蒸馏 temperature 知识蒸馏的优缺点 一、 知识蒸馏是什么知识蒸馏主要处理的是模型的有效性和效率之间的平衡问题:模型越来越深、越来越复杂,导致模型上线后相应速度太慢,无法满足系统的低延迟要求。 知识蒸馏就是目前一种比较流行的解决此类问题的技术方向。 一般为teacher-student模式,主要思想是用一个复杂的、较大的teacher model去指导简单的、较小的student model的学习。 线上使用的是student小模型。 知识蒸馏 temperature 深度学习 人工智能 数据 Soft GISM知识蒸馏目标检测 知识蒸馏技术 知识蒸馏是一种在繁琐的模型中提炼知识并将其压缩为单个模型的方法,以便可以将其部署到实际应用中。AI的教父Geoffrey Hinton和他在Google的两个同事Oriol Vinyals和Jeff Dean于2015年引入了知识蒸馏。 知识蒸馏是指将笨拙的模型(教师)的学习行为转移到较小的模型(学生),其中,教师产生的输出被用作训练学生的“软目标”。通过应用此方法,作者发现他们在MNI GISM知识蒸馏目标检测 目标检测 公众号 图像分类 NLP之知识蒸馏 知识蒸馏学生模型 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 NLP之知识蒸馏 人工智能 深度学习 python 模型压缩 深度学习 蒸馏 知识蒸馏算法 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 深度学习 蒸馏 人工智能 算法 sed git 深度学习 知识蒸馏 蒸馏讲解 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 深度学习 知识蒸馏 深度学习 人工智能 python 权重 yolov5知识蒸馏权重 知识蒸馏算法 文章目录框架1. 知识蒸馏的算法原理1.1 知识的表示与迁移1.2 训练流程1.3 推理过程1.4 KD与Labe Smoothing的区别2. 知识蒸馏的应用场景3. 知识蒸馏的背后机理4. 知识蒸馏的发展趋势 框架1)第一个方向是把一个已经训练好的臃肿的网络进行瘦身 权值量化:把模型的权重从原来的32个比特数变成用int8,8个比特数来表示,节省内存,加速运算 剪枝:去掉多余枝干,保留有用枝 yolov5知识蒸馏权重 知识蒸馏 数据 结构化 sed 知识蒸馏:Distillation 1, 背景:复杂模型不好直接部署,简单模式更容易直接部署在服务器中 目的:模型压缩 解决办法: 1,使用Distillation:将老师(复杂模型)学到的“知识”灌输给学生(简单模型),所谓的知识其实是泛化能力。 2,衡量模型的复杂程度:模型中参数的数量。 模型容量的概念:模型的容量是指它拟合各种函 ... 泛化 数据 程序生成 数据集 过拟合 知识蒸馏 神经架构搜索 知识蒸馏的优点 带有笔记的文章是最近正在研究的内容,质量有可能很差,只有自己看的懂,所以看的笔记的大致看看就可以,我也正在积累,等感觉没问题了就会重新整理再发一次为什么要用知识蒸馏知识蒸馏是模型压缩方法中的一个大类,是一种基于“教师-学生网络(teacher-student-network)思想”的训练方法, 其主要思想是拟合教师模型(teacher-model)的泛化性等(如输出概率、中间层特征、激活边界等), 知识蒸馏 神经架构搜索 深度学习 人工智能 泛化 数据 知识蒸馏 和神经架构搜索 知识蒸馏技术 文章目录1. 知识蒸馏介绍2. 知识蒸馏基本框架3. 目标蒸馏-Logits方法3.1 Hard-target 和 Soft-target3.2 知识蒸馏的具体方法 1. 知识蒸馏介绍什么是知识蒸馏?一般地,大模型往往是单个复杂网络或者是若干网络的集合,拥有良好的性能和泛化能力,而小模型因为网络规模较小,表达能力有限。因此,可以利用大模型学习到的知识去指导小模型训练,使得小模型具有与大模型相当的 知识蒸馏 和神经架构搜索 神经网络 Soft git 泛化 wireshark能看到微信信息嘛 Wireshark是一个非常强大的网络分析软件,借助它能够知道客户端和服务器端是如何互相交换消息的,能够了解每个消息的具体内容。一、安装Wireshark去官网下载最新版的Wireshark即可,不管是中文版还是英文版都没有关系。官网地址二、运行Wireshark运行Wireshark后,显示界面如下:选择无线网络连接,单击【捕获】菜单,可以选择开始或者停止,一旦开启,计算机上的所有网络流量就都会 wireshark能看到微信信息嘛 https wireshark 数据库 java dockerfile 两个命令写在一个run里 CMD指令和ENTRYPOINT指令的作用都是为镜像指定容器启动后的命令,那么它们两者之间有什么各自的优点呢?为了更好地对比CMD指令和ENTRYPOINT指令的差异,我们这里再列一下这两个指令的说明:一、CMD支持三种格式CMD ["executable","param1","param2"] 使用 exec 执行,推荐方式; CMD command param1 param2 在 /bin docker Dockerfile bash Java字符窜转大写 文章目录题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围解法思路和算法代码复杂度分析 题目标题和出处标题:转换成小写字母难度1 级题目描述要求给你一个字符串 ,将该字符串中的大写字母转换成相同的小写字母,返回新的字符串。示例示例 1:输入: 输出:示例 2:输入: 输出:示例 3:输入: 输出:数据范围解法思路和算法这道题目要求将给定的字符串 中的大写字母转换成相同的小写字母,返回新的字符串。解法非 Java字符窜转大写 字符串 Java 数组 利用information_schema查询数据库中的数据 核心:页面解析的是String类型的时间,所以要后台json传过去的数据是String类型的,要实现这个,需要在拿到数据后转成String类型然后通过json数据传到前台。1.在页面可以拿到Timestamp类型的数据,然后数据库要保存的是Timestamp类型的,2.根据拿到的时间段从数据库查询之后的数据转成String类型,封装成json数据传到前台。一.在项目过程中的实例1.定义实体类Tim System java 数据 NGINX 配置80多个前端 目录一、nginx服务器搭建1、登陆2、安装环境3、安装nginx二、部署前端项目1、修改配置文件2、上传项目包3、重启nginx三、遇到的问题:1、重启失败:2、command not found四、查询nginx安装目录、配置文件路径1、安装路径:2、配置文件 前提(准备):服务器IP、账号、密码;配置阿里云安全组,开放要使用的端口。安装xftp :我用来上传项目文件安装xshell: 连接 NGINX 配置80多个前端 nginx 服务器 前端 配置文件