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论文阅读 A Gift from Knowledge Distillation: Fast Optimization

本文提出以下几个观点：从教师网络萃取知识不一定只从最后的softmax层这一层，还可以从多个层提取。将从教师网络学习到的知识用来对学生网络进行初始化，并在之后用主流的方法进行训练。因为FSP矩阵又两个层的特征得来，所以如果尺寸不同的话，可以用最大池化层拟合。用Gram矩阵来计算loss函数。Gram矩阵是计算每个通道i与通道j的feature map的内积。Gram matrix的每个值都可以说是代表i通道的feature map与通道j的feature map互相关的程度。如下

原创 2020-06-22 09:18:08 · 2090 阅读 · 1 评论