只是蒸馏中文教程有哪些
时间: 2023-12-13 19:05:24 浏览: 90
以下是蒸馏中文教程的一些推荐:
1.《深度学习蒸馏原理与实践》
该书由清华大学教授王斌著,是一本系统性介绍深度学习蒸馏的教程。书中不仅讲解了蒸馏的基本概念、原理和方法,还详细介绍了蒸馏在各种深度学习模型中的应用和实践。
2.《蒸馏:模型压缩的新方法》
该文是一篇综述性的论文,由华为公司研究员张俊林等人撰写。论文中详细介绍了蒸馏的概念、原理和应用,同时探讨了蒸馏与其他模型压缩技术的区别和联系。
3.《蒸馏教程》
该教程由机器之心编写,是一份简洁明了的入门级蒸馏教程。教程中介绍了蒸馏的基本概念和原理,同时通过实例演示了如何使用蒸馏技术对模型进行压缩和优化。
4.《蒸馏技术在自然语言处理中的应用》
该文是一篇介绍蒸馏技术在自然语言处理中应用的论文,由北京大学教授李军等人撰写。论文中详细介绍了蒸馏技术在语言模型、文本分类、机器翻译等领域的应用,并探讨了蒸馏技术在自然语言处理中的未来发展方向。
相关问题
yolov5知识蒸馏详细教程
YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一种基于PyTorch深度学习框架的实时目标检测模型。知识蒸馏(Knowledge Distillation)是一种训练技术,它允许学生模型(通常更小、更快,但精度较低)从教师模型(通常是更大、更复杂的模型,精度高)那里学习知识。在YOLOv5中应用知识蒸馏,可以提高学生模型的性能。
以下是进行YOLOv5知识蒸馏的一般步骤:
1. **准备数据集**:首先,你需要两个数据集,一个用于训练教师模型,另一个较小的用于训练学生模型。确保两者的标签一致。
2. **训练教师模型**:使用较大的数据集和足够的时间,训练一个高质量的YOLOv5教师模型。这将是你想要“传授”知识的目标模型。
3. **提取教师特征**:在训练过程中,保存教师模型的中间层输出,这些就是知识的来源。比如,你可以选择最后一层的特征图作为“知识”。
4. **构建蒸馏损失函数**:在学生的训练过程中,除了标准的分类和定位损失外,还需要添加一个KL散度(Kullback-Leibler Divergence)或其他相似的损失项,用于衡量学生模型对教师模型预测结果的接近程度。
5. **训练学生模型**:将教师模型的特征输入到学生模型,并结合标准损失和蒸馏损失一起训练。学生模型需要学习如何模仿教师的表示和决策。
6. **调整超参数**:优化学习率、权重衰减等参数以平衡标准训练和知识蒸馏的效果。
7. **评估**:训练完成后,对比教师模型和学生模型在验证集上的性能,看看是否达到预期提升。
知识蒸馏实例教程resnet
知识蒸馏是一种通过训练一个较小的网络来逼近大的网络的方法,它的基本原理是将大网络中的知识转移给较小的网络,从而使得较小的网络能够获得与大网络相似的性能。对于知识蒸馏的具体实现方法,可以参考以下步骤:
1. 首先,准备一个已经经过训练的大网络作为教师网络,例如ResNet。
2. 接下来,准备一个较小的网络作为学生网络,可以是一个简化版的ResNet或其他模型。
3. 进行知识蒸馏的训练过程。在这个过程中,需要使用大网络对一组训练样本进行前向传播,并将其输出称为软目标(soft targets)。软目标可以是概率分布,例如分类问题中的softmax输出。
4. 在知识蒸馏的训练中,学生网络的输出应该尽可能地接近教师网络的软目标。通常会使用交叉熵损失函数来度量两者之间的差异。
5. 此外,还可以引入温度参数来调整软目标的分布,以控制教师网络的知识在训练过程中的重要性。
通过以上步骤进行训练,学生网络可以通过蒸馏大网络中的知识来提高性能,并在较小的模型规模下达到接近大网络的表现。