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DεpS: 延迟 ε- 收缩以加快全面训练
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过DEpS方法，可以降低卷积神经网络的训练成本并实现更好的知识蒸馏效果。DEpS在准确性和成本方面优于现有的一次性训练技术。
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关键要点
- DEpS方法通过推迟部分训练的全模型收缩和动态调整子网络学习率，提出了一个可扩展的训练方案。
- DEpS可以降低卷积神经网络的训练成本。
- DEpS实现了更好的知识蒸馏效果。
- 在准确性和成本方面，DEpS优于现有的一次性训练技术。
- DEpS在不同数据集上表现出色。
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