知识蒸馏（Knowledge Distillation，简记为 KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型（或多模型的 ensemble），在不改变学生模型结构的情况下提高其性能。
2015 年 Hinton 团队提出的基于“响应”（response-based）的知识蒸馏技术（一般将该文算法称为 vanilla-KD [1]）掀起了相关研究热潮，其后基于“特征”（feature-based）和基于“关系”（relation-based）的 KD 算法被陆续提出。
现有的知识蒸馏方法主要有以下4种，
标准的蒸馏方法是通过一个大模型作为 Teacher 模型来指导 Student 模型提升效果，
知识蒸馏系列文章继续更新啦！在[上一篇文章][Link 1]中，我们介绍了三类基础知识蒸馏算法，今天我们一起来学习知识蒸馏的迁移学习应用。 1. 前言 1.1 迁移学
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知识蒸馏系列文章继续更新啦！在之前的文章中，我们介绍了[三类基础知识蒸馏算法][Link 1]以及[知识蒸馏的迁移学习应用][Link 2]。今天我们一起来学习如何使用 MMR
知识蒸馏（Knowledge Distillation，简记为 KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型（或多模
[CVPR 2019 | Similarity-Preserving Knowledge Distillation][CVPR 2019 _ Similarity-Preser
[ECCV2018 | Learning Deep Representations with Probabilistic Knowledge Transfer][ECCV201
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【深度学习】协同优化器和结构化知识蒸馏 文章目录 1 概述 2 什么是RAdam（Rectified Adam） 3 Lookahead
Distilling the knowledge in a neural network Hinton 在论文中提出方法很简单，就是让学生模型的预测分布，来拟合老师模型（
1.原理介绍 [知识蒸馏论文地址][Link 1] Hinton的文章"Distilling the Knowledge in a Neural Network"首次提
迈不过友情╰
左手的ㄟ右手
我会带着你远行
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