1.介绍  知识蒸馏最早出自于论文“DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork”，作者是深度学习泰斗Geofrey Hinton，在人工智能方向上，有公认的四大天王，见下图，另外，博主也算是吴恩达的学生，从一个门外汉看他的视频一步一步的走上了算法工程师的岗位，建议有这方面兴趣的人

一致性蒸馏是一种机器学习技术，用于从一个大型模型中提取出重要的特征，并将其转移到一个小型模型中。在图像处理领域，一致性蒸馏可以用来将一个复杂的图像风格转换模型中的重要特征提取出来，并应用到一个新的、更简单的模型中，从而实现更快、更准确的图像风格转换。一致性蒸馏的核心思

本文来源公众号“集智书童”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：利用知识蒸馏算法优化YOLOv5目标检测！这篇论文探讨了知识蒸馏技术在目标检测任务中的应用，尤其是不同蒸馏温度对学生模型性能的影响。通过将YOLOv5s作为教师网络和较小的YOLOv5s作为学生网络，作者发现，随

PromptKD：视觉语言模型的无监督提示提取快速学习已成为增强视觉语言模型（VLM）的一种有价值的技术，例如用于特定领域下游任务的CLIP。现有的工作主要集中在设计各种学习形式的提示，忽视了提示作为从大型教师模型中学习的有效蒸馏器的潜力。介绍了一种无监督的领域提示蒸馏框架，旨在通

在神经网络的知识蒸馏中，教师模型（Teachermodel）和学生模型（Studentmodel）是核心组件，它们共同实现了知识的转移和模型的优化。这里是这两个概念的详细解释：教师模型（TeacherModel）教师模型通常是一个预先训练好的、性能较高的深度神经网络。这个模型在特定任务上已经达到了较高的精确

在10月1日的 OpenAI旧金山开发者大会（DevDay） 上。OpenAI 公布了五项重大创新，其中“实时API”（RealtimeAPI）的新功能，使得开发者能够创建具有低延迟、AI生成的语音响应功能的应用程序。尽管这一功能不完全等同于ChatGPT的高级语音模式，但其能力已经非常接近，旨在帮助开发者

我自己的原文哦~  https://blog.51cto.com/whaosoft/11566532# 语言模型是否会规划未来tokenTransformer本可以深谋远虑，但就是不做,语言模型是否会规划未来token？这篇论文给你答案。「别让YannLeCun看见了。」YannLeCun表示太迟了，他已经看到了。今天要介绍的这篇

目录 联邦学习中的模型异构 一、定义与背景：揭开模型异构的神秘面纱二、模型异构的挑战：智慧与技术的双重考验三、解决策略与方法：智慧与技术的巧妙融合四、实际应用与前景：智慧与技术的无限可能举例说明异构模型的具体表现模型异构的挑战与解决方案实际应用案例 联

1. 让数据可信1.1. 每个终端用户(EndUser)都有一个共同的需求：访问想要的数据1.2. 真的能够相信我正在访问的这些数据吗？1.2.1. 终端用户很快就会发现，访问数据和相信正在访问的数据是两回事1.2.2. 访问数据和相信数据不是同一回事1.2.3. 如果数据不可信，可能会导

数据集蒸馏旨在从大型数据集中合成每类（IPC）少量图像，以在最小性能损失的情况下近似完整数据集训练。尽管在非常小的IPC范围内有效，但随着IPC增加，许多蒸馏方法变得不太有效甚至性能不如随机样本选择。论文对各种IPC范围下的最先进的基于轨迹匹配的蒸馏方法进行了研究，发现这些方法在增

数据集蒸馏旨在从大型数据集中合成每类（IPC）少量图像，以在最小性能损失的情况下近似完整数据集训练。尽管在非常小的IPC范围内有效，但随着IPC增加，许多蒸馏方法变得不太有效甚至性能不如随机样本选择。论文对各种IPC范围下的最先进的基于轨迹匹配的蒸馏方法进行了研究，发现这些方法在增

一、概要最近，Puretransformers在视觉任务方面显示出巨大的潜力。然而，它们在中小数据集中的准确性并不令人满意。尽管一些现有方法引入了CNN作为教师，通过蒸馏来指导训练过程，但教师和学生网络之间的差距将导致次优绩效。在这项工作中，研究员提出了一种新的具有在线蒸馏的One-shotVis

Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention：通过注意力训练数据高效的图像转换器和蒸馏论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.12877代码地址：https://github.com/facebookresearch/deit这篇论文在2020年12月23日首次提交，也就是在ViT提

近年来，扩散模型在文生图任务中得到了广泛的应用，但其在实现高质量图像生成的过程中，通常需要多步推理进行去噪，这显然大大增加了计算资源成本。针对于此，研究人员引入蒸馏算法，推出了扩撒感知蒸馏算法来加速扩散模型的推理过程。目前常用的方法大致可分为轨迹保持蒸馏与轨迹重构蒸馏，但

Java中的高效模型压缩技术：从剪枝到知识蒸馏大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！随着深度学习模型在各种任务中的广泛应用，模型的规模和复杂度也在不断增加。然而，较大的模型通常会占用大量的计算资源和内存，使其在资源有限的设备上（如移动设

无数据知识蒸馏能够利用大型教师网络所学到的知识，来增强较小型学生网络的训练，而无需访问原始训练数据，从而避免在实际应用中的隐私、安全和专有风险。在这方面的研究中，现有的方法通常遵循一种反演蒸馏的范式，在预训练教师网络指导下实时训练生成对抗网络来合成一个大规模的样本集用

2024年8月26日,字节开源了FLUXDev的HaperSDLora。只需要8步或者16步就可以用FLUX生成图片，大幅减少FLUX的生成时间。建议LoRA比例约为0.125，该比例可适应训练和指导，比例可保持在3.5。较低步骤的LoRA即将推出。大家可以点击下面文章链接，文章包含模型下载链

前言 小模型崛起了。欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。本文转载自机器之心仅用于学术分享，若侵权请联系删除CV方向的准研究生们，未来三年如何度过？招聘高光谱图像、语义分割、diffusion等方向论文指导老师上个月

DeiT-LT为ViT在长尾数据集上的应用，通过蒸馏DIST标记引入CNN知识，以及使用分布外图像并重新加权蒸馏损失来增强对尾类的关注。此外，为了减轻过拟合，论文建议用经过SAM训练的CNN教师进行蒸馏，促使所有ViT块中DIST标记学习低秩泛化特征。经过DeiT-LT的训练方案，DIST标记成为尾类的专家，分

自蒸馏技术在语言模型微调中的桥梁作用的阐述：自蒸馏技术在语言模型微调的领域中发挥着举足轻重、不可或缺的桥梁作用，宛如一座连接着广阔的预训练知识海洋和具体任务应用港湾的坚固桥梁。以下我们将从多个维度进行深入剖析，以揭示其深刻而复杂的作用机制： 1. 知识迁移与适配

一、模型蒸馏1.1简介知识蒸馏是指通过教师模型指导学生模型训练，通过蒸馏的方式让学生模型学习到教师模型的知识，最终使学生模型达到或媲美教师模型的准确度。在模型压缩中，教师模型是一个预训练好的复杂的模型，而学生模型是一个规模较小的模型。如分类任务中，由训练好的教

写作目的：帮助新手快速掌握人工智能中模型轻量化部分的内容。知识蒸馏原理：训练一个参数量较大的模型（教师模型），然后用其输出来帮助参数量较小的模型（学生模型）进行训练，以达到提升精度的目的。代码实现：模型构建首先先使用pytorch创建一个简单的模型，该模型参数较少，当作学生模型

模型蒸馏是指通过训练一个小而简单的模型来复制和学习一个大模型的知识和性能。这种方法通常用于减少模型的计算资源需求，加速推理过程或者使模型适用于资源受限的设备上。步骤如下：1.准备教师模型和学生模型：教师模型：一个复杂的模型，这里用的是resnet。学生模型：简化的卷

本文是LLM系列文章，针对《DistillingSystem2intoSystem1》的翻译。将系统2蒸馏成系统1摘要1引言2相关工作3将系统2蒸馏到系统14实验5结论6局限性摘要大型语言模型（LLM）可以在推理过程中花费额外的计算来生成中间思想，这有助于产生更好的最终响应。自

引言DigiOps与人工智能是最新和最令人兴奋的进步之一，它是一种将速度和质量融为一体的图像生成技术。ADD的发展经历了几个关键阶段。最初，图像生成方法非常基础，而且经常产生不令人满意的结果。生成对抗网络（GAN）的引入标志着一项重大改进，可以使用双网络方法创建逼真的图像