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2023-05-15
来自:开发者社区
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, ....
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