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大規模なニューラルネットワークは、計算コストが高く、推論が遅いため、モバイルデバイスに展開するのは実用的ではありません。知識蒸留(KD)は、大きな「教師」モデルから小さな「学生」モデルに知識を転送する
arxiv_reader のブックマーク 2021/01/07 12:23
MSD:マルチモーダル理解のための顕著性を意識した知識の抽出[knowledge distillation][dataset][arXiv][arXiv reaDer]大規模なニューラルネットワークは、計算コストが高く、推論が遅いため、モバイルデバイスに展開するのは実用的ではありません。知識蒸留(KD)は、大きな「教師」モデルから小さな「学生」モデルに知識を転送する2021/01/07 12:23
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2021/01/07
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大規模なニューラルネットワークは、計算コストが高く、推論が遅いため、モバイルデバイスに展開するのは実用的ではありません。知識蒸留(KD)は、大きな「教師」モデルから小さな「学生」モデルに知識を転送する
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