檢索結果:共11筆資料 檢索策略: ckeyword.raw="知識蒸餾" and ckeyword.raw="知識蒸餾"
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本文主要探討 Multi-Turn Response Selection 任務。近年來 BERT(Devlin, Chang, Lee, & Toutanova, 2019) 等預訓練模型在下游任務…
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隨著市場上應用情境的需求不斷提升與改變,深度學習網路架構也逐漸變的複雜且龐大,準確度上升的同時造成了模型參數指數性成長,亦產生了模型效率不佳等更多延伸問題,各個領域的應用需要在準確度與易用性上做出取…
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本論文提出了一種方法,利用對比式學習預訓練模型作為知識蒸餾的輔助工具,以改善瑕疵偵測的性能。本論文採用MVTec資料集,內含15種工業生產影像,其中有10種物件影像、5種材質影像,總計5354個樣本…
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本研究提出了一種基於定位與自適應空間注意力機制蒸餾方法用於物件偵測任務上,通過教師與學生模型的訓練能有效提升學生網路的預測準確率,且不會在推理時增加額外計算需求,在不改變模型大小的前提下增加模型參數…
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本論文提出了基於輕量稀疏模型整合知識蒸餾優化深度網路於即時物件偵測系 統,是一種基於卷積神經網路架構進行改良之物件偵測技術,並且擁有較良好的處理 效能,更適合部屬在移動端使用。 本論文所提出輕量化模…
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隨著深度學習的發展,為了因應人類不同種的需求及情境,網路架構被設計的越來越龐大且複雜。這些複雜的網路架構往往造成使用者必須消耗一定的運算資源、記憶體空間,而且不夠即時。為了解決這些缺點,模型壓縮技術…
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自動語音辨識模型(Automatic speech recognition, ASR)的目的是將語音訊號轉換為對應的文字,其對聲學的特徵和文字的前後文意有著很強的學習能力才能夠整合語音與文字兩個模態…
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在本篇論文,我們注重在如何製造一個更高效的即時物件偵測。對於及時物件偵測來說,不論圖片中有幾個物件,都能夠在固定的時間內完成檢測是非常重要的。因此,我們選擇一階段的物件測偵測作為研究的標的。雖然 Y…
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由於模型結構複雜,深度學習方法通常在模型訓練和模型預測中引入較高的時間和空間複雜度。為了有效地將深度學習方法應用於輕量級設備,例如物聯網環境設備,模型壓縮到輕量級版本近年來引起了人們的關注。知識蒸餾…
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隨著類神經網路技術的高度發展,為了符合更複雜且高準確度要求的使用情境,近年來被提出的類神經網路的模型體積愈來愈龐大,運算複雜度也不斷提升,而擁有良好辨識能力的網路模型往往伴隨著相當高的硬體需求。為了…