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通过蒸馏技术将复杂模型中的知识转移到更小的模型中,以便在资源受限的设备上有效运行AI模型。
知识蒸馏的特点:
1. 能够将大模型的知识转移到小模型中
2. 使用软标签进行训练,提高模型性能
3. 显著减少模型错误率
4. 在语音识别和图像识别等领域表现优异
知识蒸馏的功能:
1. 用于在手机等设备上运行AI模型
2. 作为模型压缩方案,提高小型网络的性能
3. 在深度学习中更好地理解和利用神经网络中的知识
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通过蒸馏技术将复杂模型中的知识转移到更小的模型中,以便在资源受限的设备上有效运行AI模型。
知识蒸馏的特点:
1. 能够将大模型的知识转移到小模型中
2. 使用软标签进行训练,提高模型性能
3. 显著减少模型错误率
4. 在语音识别和图像识别等领域表现优异
知识蒸馏的功能:
1. 用于在手机等设备上运行AI模型
2. 作为模型压缩方案,提高小型网络的性能
3. 在深度学习中更好地理解和利用神经网络中的知识