在這些特殊的實驗中,與128個G2. 帶同步SGD的CODISTILLATION對於Common Crawl上的語言建模,具有128GPU的同步SGD實現了標準分散式訓練的最佳結果,至少是我們嘗試過的配置,並且我們無法使用256個GPU來提
php/AAAI/article/view/4649/452744. Scalable Syntax-Aware Language Models Using Knowledge Distillation會議:ACL 2019
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Training data-efficient image transformers & distillation through attention作者提出 DeiT,一種影象 transformers,透過改進訓練和蒸餾過程,不
,所以不再需要softmax再歸一化一次:最後就對於原本的logit和我們細化的logit之間做一次KL loss,加上一定的權重後和原本的CE loss成為本自蒸餾專案全部的loss值得注意的是,在這個工作中有非常重要的一點,因為logi