知識蒸留 (KD) は、教師モデルを使用して生徒モデルを導く一般的なニューラルネットワークトレーニングアプローチです。既存の研究では、主にネットワークの出力側から KD を研究していますが (た

arxiv_reader のブックマーク 2023/02/23 12:17

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4732758918516545220/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.02909v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.02909v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2012.02909v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">知識の蒸留における「優れた」データ増強の条件 -- 統計的視点</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</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/augmentation">augmentation</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/metric">metric</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">知識蒸留 (KD) は、教師モデルを使用して生徒モデルを導く一般的なニューラル ネットワーク トレーニング アプローチです。既存の研究では、主にネットワークの出力側から KD を研究していますが (た</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230223#bookmark-4732758918516545220"><span class="datetime-body">2023/02/23 12:17</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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