深度学习中知识蒸馏研究综述下载

weixin_39822095 2023-11-19 10:30:31

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深度学习中知识蒸馏研究综述

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近年来，深度神经网络在工业和学术界取得了巨大的成功，特别是在视觉识别和神经语言处理方面的应用。深度学习的巨大成功，主要归功于其巨大的可扩展性，既有大规模的数据样本，也有数十亿的模型参数。

在这个综述中，我们讨论了六种不同类型的方法(剪枝、量化、知识蒸馏、参数共享、张量分解和基于线性变压器的方法)来压缩这些模型，使它们能够在实际的工业NLP项目中部署。

（一）机器学习/深度学习 1.1 基础模型综述 DNN RNN CNN Transformer Attention机制&指针网络&记忆网络&深度图灵机 1.2 强化学习强化学习 1.3 对抗攻击对抗攻击 1.4 GAN 1.5 图神经网络图神经网络 1.6 Meta ...

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