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特征蒸馏

Improved Feature Distillation via Projector Ensemble开源项目 – 提升特征蒸馏方法的项目
Improved Feature Distillation via Projector Ensemble开源项目 – 提升特征蒸馏方法的项目

该项目专注于通过投影器集成方法增强特征蒸馏技术，以提高模型性能和特征提取能力。
FeatUp开源项目 – 模型无关的特征提取框架
FeatUp开源项目 – 模型无关的特征提取框架

FeatUp是一个模型无关的框架，可支持在任意分辨率下提取特征，适用于多种模型和领域的特征分析。
One-for-All: Bridge the Gap Between Heterogeneous Architectures in Knowledge Distillation开源项目 – 跨架构知识蒸馏性能提升
One-for-All: Bridge the Gap Between Heterogeneous Architectures in Knowledge Distillation开源项目 – 跨架构知识蒸馏性能提升

该项目专注于在知识蒸馏中弥合不同架构之间的性能差距，通过有效的策略提升模型的表现。
Neural Network Diffusion官网 – 利用扩散模型生成高性能神经网络参数
Neural Network Diffusion官网 – 利用扩散模型生成高性能神经网络参数

该项目展示了如何利用扩散模型生成高性能的神经网络参数。通过自动编码器提取潜在表示，并训练扩散模型从随机噪声合成这些表示，从而生成新的网络参数子集。
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