深度学习实践篇[17]:模型压缩技术、模型蒸馏算法:Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT
深度学习实践篇[17]:模型压缩技术、模型蒸馏算法:Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT 1.模型压缩概述 1.2模型压缩原有 理论上来说,深度神经网络模型越深,非线性程度也就越大,相应的对现实问题的表达能力越强,但相应的代价是,训练成本和模型大小的增加。同时,在部署时,大模型预测速度较低且需要更好的硬件支持。但随着深度学习越来越多的参与到产业中,...
【pytorch深度学习实践】笔记—03-1.梯度下降算法
梯度的引入与思考【问题1】为什么要引入梯度下降,梯度下降是用来解决什么问题的?【思考】回忆一下在笔记02中我们是如何找到的w?对,是穷举!我们是在[0.0,4.0]区间,每隔0.1取一个值,穷举了所有w的可能取值,根据w-loss图像得出结论:loss最小时,w=2。在实际情况中,一方面我们很可能一开始就无法确定w的大致范围,进而导致没办法穷举w的值。另一方面,权重W也可能是多维的,一一穷举会很....
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