深度学习--知识蒸馏网络压缩训练方法——转
《Distilling the Knowledge in a Neural Network》 模型蒸馏 所谓模型蒸馏就是将训练好的复杂模型推广能力“知识”迁移到一个结构更为简单的网络中。或者通过简单的网络去学习复杂模型中“知识”。其基本流程如下图： 基本可以分为两个阶段： 原始模型训练： 根据提出的目标问题，设计一个或多个复杂网络（N1，N2,…,Nt）。 收集足够的训练数据，按照常规CNN模型训
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