扱いにくい教師モデルから知識を抽出することによって軽量の生徒モデルを学習する知識蒸留は、コンパクトなディープニューラルネットワーク (DNN) を学習するための魅力的なアプローチです。最近の研究で

arxiv_reader のブックマーク 2022/10/31 11:05

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4727422247884796323/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.16103v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.16103v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2210.16103v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">低ビット幅のディープ ニューラル ネットワークを学習するための複数教師の共同知識抽出</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</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/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/quantization">quantization</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/DNN">DNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">扱いにくい教師モデルから知識を抽出することによって軽量の生徒モデルを学習する知識蒸留は、コンパクトなディープ ニューラル ネットワーク (DNN) を学習するための魅力的なアプローチです。最近の研究で</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221031#bookmark-4727422247884796323"><span class="datetime-body">2022/10/31 11:05</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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