数据增强在神经网络中是什么?

数据增强在神经网络中是什么?

知识蒸馏是一种技术,其中训练更小,更简单的模型 (“学生”) 以模仿更大,更复杂的模型 (“老师”) 的行为。这个想法是将教师模型学到的知识转移到学生模型中,使学生在获得相似表现的同时更有效率。

这通常是通过让学生模型不仅从地面真值标签中学习,还从教师的软预测 (可能班级的概率分布) 中学习来完成的。这允许学生学习关于数据的更丰富的信息。

知识蒸馏通常用于在资源受限的环境 (如移动设备) 中部署模型,其中需要较小的模型,但仍然需要高性能。

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