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ag环亚国际平台注册:速看!2017年平均工资出炉!这个数据将影响

文章来源:ag环亚国际平台注册    发布时间:2018年07月18日 11:16  【字号:      】

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超强的综合硬件性能,流畅的系统软件体验

最后,我们再来说一下荣耀10的硬件性能,麒麟970人工智能处理器,全系6GB内存,最高128GB存储,2400万像素后置双摄,2400万像素前置镜头,3400mAh电池容量,支持5V/4.5A超级快充,25分钟就能充电50%,综合硬件性能超强。

硬件决定基础,软件提升体验。荣耀10采用基于Android 8.1定制的EMUI 8.1操作系统,并且针对用户的使用场景进行了深度优化,“18个月不卡顿”自然不用多说,曾经的情景智能也得到了全新升级。新的智慧助手包含了智慧识屏、智能感知、快递助手等多种功能,使用起来更加方便。喜欢玩游戏的朋友,荣耀10也在近期更新了对《王者荣耀》多线程的支持,论是系统层面,还是应用层面,荣耀10的综合表现都很不错。也难怪,这才一个月的时间就卖出26个亿,你贡献了多少呢?

热爱烘焙的她

想与你一起开蛋糕店

今年25岁的小婷,本科毕业,现在旅游行业从事计调工作。她性格乐观开朗,幽默风趣。“我喜欢研究美食,热爱烘焙,未来想开一家烘培店,希望另一半也能支持和鼓励我。”小婷还喜欢阅读、旅行。

论文地址:https://arxiv.org/abs/1805.04770

知识蒸馏(KD)包括将知识从一个机器学习模型(教师模型)迁移到另一个机器学习模型(学生模型)。一般来说,教师模型具有强大的能力和出色的表现,而学生模型则更为紧凑。通过知识迁移,人们希望从学生模型的紧凑性中受益,而我们需要一个性能接近教师模型的紧凑模型。本论文从一个新的角度研究知识蒸馏:我们训练学生模型,使其参数和教师模型一样,而不是压缩模型。令人惊讶的是,再生神经网络(BAN)在计算机视觉和语言建模任务上明显优于其教师模型。基于 DenseNet 的再生神经网络实验在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集上展示了当前最优性能,验证误差分别为 3.5% 和 15.5%。进一步的实验探索了两个蒸馏目标:(i)由 Max 教师模型加权的置信度(CWTM)和(ii)具有置换预测的暗知识(DKPP)。这两种方法都阐明了知识蒸馏的基本组成部分,说明了教师模型输出在预测和非预测类中的作用。

我们以不同能力的学生模型为实验对象,重点研究未被充分探究的学生模型超过教师模型的案例。我们的实验表明,DenseNet 和 ResNet 之间的双向知识迁移具有显著优势。

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(责任编辑:劳孤丝)

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