22-分支和循环语句_while语句(下)

该代码输出什么?

int main()
{
	char ch = '\0';
	while ((ch = getchar()) != EOF)
	{
		if (ch < '0' || ch>'9')
		{
			continue;
		}
		putchar(ch);
	}
	return 0;
}

结果:该代码只打印数字字符

附:ASCII码表

### 特征蒸馏概述 特征蒸馏属于知识蒸馏的一种形式,在此过程中,教师模型不仅传递预测标签的信息给学生模型,还通过中间层的特征表示来指导学生模型的学习过程[^1]。 ### 原理阐述 在传统监督学习框架下,模型通常仅基于输入数据和对应的真实标签进行训练。而在特征蒸馏场景中,除了利用真实标签外,还会引入一个预先训练好的高性能复杂模型作为教师模型。该教师模型能够提供额外的知识——即不同层次上的特征映射,这些特征映射对于捕捉特定任务所需的关键模式至关重要。具体来说,学生网络会尝试模仿教师网络内部各层产生的激活响应,从而获得更丰富的语义信息并提高泛化能力。 ### 应用场景分析 #### 图像识别领域 在一个典型的图像分类案例里,大型卷积神经网络可以充当教师角色,而轻量级版本则扮演学生的身份。通过对齐两者间高层视觉特征图谱的方式,后者能够在保持较低计算成本的同时达到接近前者的性能水平。这使得部署于边缘设备成为可能,例如智能家居摄像头或移动终端上的人脸解锁功能等。 ```python import torch.nn as nn class FeatureDistillationLoss(nn.Module): def __init__(self, temperature=2.0): super(FeatureDistillationLoss, self).__init__() self.temperature = temperature def forward(self, student_features, teacher_features): loss_fn = nn.MSELoss() distillation_loss = loss_fn(student_features / self.temperature, teacher_features.detach() / self.temperature) return distillation_loss * (self.temperature ** 2) ``` #### 自然语言处理方向 当面对文本摘要生成这样的NLP难题时,预训练的语言模型如BERT可被视作强大的导师;相比之下,较小规模且易于推理的小型RNN/LSTM架构则是理想的学生候选者。借助特征蒸馏机制,可以使简易结构继承到复杂的上下文理解技巧,进而优化最终产出的质量与效率。
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