知識蒸留（KD）は、モデルの圧縮と知識の伝達において目覚ましい進歩をもたらしました。ただし、KDには、通常は実際には利用できない大量の元のデータまたはそれらの表現統計が必要です。この問題を解決するため

arxiv_reader のブックマーク 2021/02/09 15:16

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4698253755047979330/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2011.03749v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2011.03749v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2011.03749v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">データのない知識の蒸留を求める堅牢性と多様性</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/compression">compression</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22knowledge%20distillation%22">knowledge distillation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">知識蒸留（KD）は、モデルの圧縮と知識の伝達において目覚ましい進歩をもたらしました。ただし、KDには、通常は実際には利用できない大量の元のデータまたはそれらの表現統計が必要です。この問題を解決するため</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210209#bookmark-4698253755047979330"><span class="datetime-body">2021/02/09 15:16</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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