通义语音AI技术问题之自蒸馏原型网络的构成如何解决
问题一：自蒸馏原型网络是如何构成的，并如何应用于说话人识别？ 自蒸馏原型网络是如何构成的，并如何应用于说话人识别？ 参考回答： 自蒸馏原型网络由教师模型和学生模型构成。在应用中，同一条语音被切分成若干长时和短时语音，长时语音输入教师特征编码器、教师多层感知机以及原型网络，而短时语音则输入学生特征编码器、学生多层感知机以及原型网络...
【论文速递】TPAMI2022 - 自蒸馏：迈向高效紧凑的神经网络
【论文原文】：Self-Distillation: Towards Efficient and Compact Neural Networks获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9381661博主关键词：知识蒸馏，模型加速，模型压缩，动态神经网络，多出口神经网络，注意力，图像分类推荐相关论文：- 无摘....
CVPR 2022 | 这个自蒸馏新框架新SOTA，降低了训练成本，无需修改网络
机器之心编辑部OPPO 研究院联合上海交通大学提出的新的自蒸馏框架DLB，无需额外的网络架构修改，对标签噪声具有鲁棒性，并可大幅节约训练的空间复杂度，在三个基准数据集的实验中达到了 SOTA 性能。深度学习促进人工智能（AI）领域不断发展，实现了许多技术突破。与此同时，如何在有限硬件资源下挖掘模型潜能、提升部署模型的准确率成为了学界和业界的研究热点。其中，知识蒸馏作为一种模型压缩和增强的方法， ....
【论文速递】TPAMI2022 - 自蒸馏：迈向高效紧凑的神经网络
【论文速递】TPAMI2022 - 自蒸馏：迈向高效紧凑的神经网络【论文原文】：Self-Distillation: Towards Efficient and Compact Neural Networks获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9381661博主关键词：知识蒸馏，模型加速，模型压缩，动....
Hinton胶囊网络后最新研究：用“在线蒸馏”训练大规模分布式神经网络
在提出备受瞩目的“胶囊网络”（Capsule networks）之后，深度学习领域的大牛、多伦多大学计算机科学教授Geoffrey Hinton近年在distillation这一想法做了一些前沿工作，包括Distill the Knowledge in a Neural Network等。今天我们介绍的是Hinton作为作者之一，谷歌大脑、DeepMind等的研究人员提交的distillatio....
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