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知識の蒸留は、深いモデル圧縮で有望なパフォーマンスを示しています。ただし、ほとんどの既存のアプローチでは、知識の伝達を実現するために大量のラベル付きデータが必要であるため、モデルの圧縮は面倒でコストの
arxiv_reader のブックマーク 2020/12/14 11:00
少数のショットの知識蒸留のためのプログレッシブネットワークグラフト[arXiv reaDer][knowledge distillation][human][dataset][arXiv][compression][few-shot]知識の蒸留は、深いモデル圧縮で有望なパフォーマンスを示しています。ただし、ほとんどの既存のアプローチでは、知識の伝達を実現するために大量のラベル付きデータが必要であるため、モデルの圧縮は面倒でコストの2020/12/14 11:00
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2020/12/10
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知識の蒸留は、深いモデル圧縮で有望なパフォーマンスを示しています。ただし、ほとんどの既存のアプローチでは、知識の伝達を実現するために大量のラベル付きデータが必要であるため、モデルの圧縮は面倒でコストの
arxiv_reader のブックマーク 2020/12/14 11:00
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