Knowledge Distillation and Student-Teacher Learning for Visual Intelligence

本文是蒸馏学习综述系列的第四篇文章,Knowledge Distillation and Student-Teacher Learning for Visual Intelligence: A Review and New Outlooks的一个翻译。

视觉智能的知识蒸馏与学生-老师学习:回顾与新展望

摘要

1 引言

2 KD是什么?为什么要关注它?

3 KD的理论分析

4 基于教师数量的KD

4.1 从一个老师进行蒸馏

4.1.1 来自logits的知识

4.1.2 来自中间层的知识

4.2 从多个教师进行蒸馏

4.2.1 从logits集合中进行蒸馏

4.2.2 从特征集合中进行蒸馏

4.2.3 通过统一数据源进行蒸馏

4.2.4 从单教师到多个子教师

4.2.5 从异构的老师中定制学生

4.2.

知识蒸馏 综述 Knowledge Distillation: A Survey Knowledge Distillation: A Survey 本文译自Knowledge Distillation: A Survey,论文地址:https://arxiv.org/abs/2006.05525 (有翻译不周之处,敬请指正) 1. Introduction 深度学习取得了巨大进步,但是受限于庞大的计算量和参数量很难实际应用与资源受限设备上。 为了使深度模型更加高效,主要有以下两个方向的研究: 高效的网络模块构建:如MobileNets, ShuffeNets . 阅读详情

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