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精细化对数值蒸馏
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
知识蒸馏通过共享基于温度的软最大函数传递软标签。提出将温度设定为logit的加权标准差，并进行Z分数预处理标准化。通过预处理，学生能够关注来自教师的基本logit关系，提高蒸馏方法的性能。在CIFAR-100和ImageNet上的评估中，展示了其优越性。
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关键要点
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知识蒸馏通过共享基于温度的软最大函数传递软标签。
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教师和学生之间的温度共享假设需要在logit的范围和方差方面精确匹配。
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提出将温度设定为logit的加权标准差，并进行Z分数预处理标准化。
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预处理使学生能够关注来自教师的基本logit关系，提高蒸馏方法的性能。
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传统的温度共享设置不能可靠地产生真实的蒸馏评估。
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Z分数成功缓解了温度共享带来的挑战。
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在CIFAR-100和ImageNet上的评估展示了显著优越性。
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纯知识蒸馏方法通过预处理达到与最先进方法相当的性能。
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