この論文は、出口アンサンブル蒸留と呼ばれる、事前に訓練された教師ネットワークなしで畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の分類性能を改善するための新しい知識蒸留ベースの学習方法を提案します。私たちの

arxiv_reader のブックマーク 2021/04/06 10:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4700841187361396226/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2104.00299v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2104.00299v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2104.00299v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">学生は最高の教師です：出口-複数出口を備えたアンサンブル蒸留</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li><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/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文は、出口アンサンブル蒸留と呼ばれる、事前に訓練された教師ネットワークなしで畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の分類性能を改善するための新しい知識蒸留ベースの学習方法を提案します。私たちの</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210406#bookmark-4700841187361396226"><span class="datetime-body">2021/04/06 10:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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