数据无关的去卷积知识蒸馏处理分布转移
数据无关知识蒸馏是训练高性能小模型以增强实际部署的有希望的任务,本文提出了一种新颖的因果推断视角来解决在 DFKD 任务中的严重分布偏移问题,并设计了一种基于反向调整的知识蒸馏因果干预框架(KDCI),实验证明了其有效性。
本文介绍了一种面向少教师推理的知识蒸馏方法(FTI KD),通过比较式知识蒸馏(CKD)来减少对教师模型推理的依赖。实验证明,CKD优于最先进的数据增强和知识蒸馏技术。
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数据无关知识蒸馏是训练高性能小模型以增强实际部署的有希望的任务,本文提出了一种新颖的因果推断视角来解决在 DFKD 任务中的严重分布偏移问题,并设计了一种基于反向调整的知识蒸馏因果干预框架(KDCI),实验证明了其有效性。
本文介绍了一种面向少教师推理的知识蒸馏方法(FTI KD),通过比较式知识蒸馏(CKD)来减少对教师模型推理的依赖。实验证明,CKD优于最先进的数据增强和知识蒸馏技术。
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