...knowledge)壓縮到一個單獨的模型(single model),將此過程稱為distilling(蒸餾)。 1 Introduction 對于目標檢測或語音識別等任務,模型訓練所花費的大部分時間及計算資源是可以接受的,但當模型部署到生產環境中,對模型所需資源的要...
...據集。它目前還是Google內部用品,這兩篇論文提到過它:Distilling the Knowledge in a Neural NetworkGeoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Deanhttps://arxiv.org/abs/1503.02531Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Co...
...棋盤的邊緣,另一種是玩家將棋子放在棋盤中央。論文:Distilling a Neural Network Into a Soft Decision Tree論文地址:https://arxiv.org/abs/1711.09784摘要:深度神經網絡已經在分類任務上證明了其有效性;當輸入數據是高維度,輸入與輸出之...
...e, Z. Li, H. Zhao, G. Yin, X. Wang, and H. Li. Fd-gan: Pose-guided feature distilling gan for robust person re-identification. In NIPS, 2018. 作者簡介 本文的第一作者鄭哲東是悉尼科技大學計算機科學學院的博士生,預計2021年 6 月畢業。該論文是其在英...
...他方法來優化卷積算法的實現以達到加速的目的。蒸餾(distilling)將大模型中的知識遷移到小模型中,使小模型更易于訓練。與上述方法相比,本文主要聚焦于設計更好的模型來提高性能,而不是加速或遷移已有的模型。 3. Appr...
...緣設備中!」Geoffrey Hinton 和 Jeff Dean 等人曾發表過論文 Distilling the Knowledge in a Neural Network。在該篇論文中,他們詳細探討了將知識壓縮到一個集成的單一模型中,因此能使用不同的壓縮方法將復雜模型部署到低計算能力的設備中...
...n大神研究 ★★★★Hinton, Geoffrey, Oriol Vinyals, and Jeff Dean. Distilling the knowledge in a neural network. arXiv preprint arXiv:1503.02531 (2015).http://arxiv.org/pdf/1503.02531[56] 強化學習策略 ★★★Rusu, An...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...