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w66利来国际:什么是继发性痛经长期痛经会造成什么危害呢

文章来源:w66利来国际    发布时间:2018年07月18日 22:24  【字号:      】

w66利来国际这时,一辆不起的马车停在不远处,有人从车上跳下,走过来:“敢问是明四公子吗?”

明晟怔了下:“我是明晟,阁下是……”

这人三十出头,满脸带笑,举止恭敬:“奉我家主人之命,前来接公子一家。”

驷车里的杨殊,坐直了身躯。

一阵扑朔声响起,他仰头看着迷雾中隐约可见的飞鸟。

“林暗鸟惊,看来人到了啊!”

阿玄就在他身侧,闻言按住了腰间兵器。

杨殊却道:“这里不用你,你去看顾明三。”

阿绾扭开头:“都说是公子的命令了。”

“就算这样,也是你在拼命。”明微柔声道,“这份情,我总是要记的。”

阿绾更不自在了,扭开头不说话,脸色却隐隐泛起了红。

明微瞧见,不禁一笑。这姑娘,对别人凶巴巴的,莫不是受不得别人的好吧?不过正经谢了两句,就不好意思起来了。

三人等了一会儿,杨殊回来了。

Danielle已经联系亚马逊要退款,但官方还没有正式给出回复。

明微皱了皱眉,这帮小姑娘,居然玩得这么凶残?简直是酷刑折磨,而且还不留痕迹。

“我也不想这样的。可她们说,不把你叫来,就……呜呜呜……”孙蔚埋头大哭。

“那你为什么还上学?你又不考科举。”

孙蔚抹着泪:“我们家世代书香,进了明成书院,又被退回去,让别人怎么看?”

“……”明微无语了。有病吧?名声重要到这个程度?

逛了一上午,三人带着大包小包回去。

纪大夫人正在拿着一匹布比划,看到小儿子陪着外甥女回来,一改先前的臭脸,有说有笑。

这也就算了,可他说笑的对象,为什么是外甥女身边的丫头?

纪大夫人当然不会以为,小儿子对这丫头有意思。这主仆俩,一美一丑,对比强烈,美的那个还是他未婚妻,纪小五都不爱搭理,怎么会看上丑丫头?

奇了怪了。

我们建议重新审视知识蒸馏,但侧重点不同以往。我们的目的不再是压缩模型,而是将知识从教师模型迁移给具有相同能力的学生模型。在这样做的过程中,我们惊奇地发现,学生模型成了大师,明显超过教师模型。联想到明斯基的自我教学序列(Minsky』s Sequence of Teaching Selves)(明斯基,1991),我们开发了一个简单的再训练过程:在教师模型收敛之后,我们对一个新学生模型进行初始化,并且设定正确预测标签和匹配教师模型输出分布这个双重目标,进而对其进行训练。

ICML 2018|再生神经网络:利用知识蒸馏收敛到更优的模型

通过这种方式,预先训练的教师模型可以偏离从环境中求得的梯度,并有可能引导学生模型走向一个更好的局部极小值。我们称这些学生模型为「再生网络」(BAN),并表明当应用于 DenseNet、ResNet 和基于 LSTM 的序列模型时,再生网络的验证误差始终低于其教师模型。对于 DenseNet,我们的研究表明,尽管收益递减,这个过程仍可应用于多个步骤中。

我们观察到,由知识蒸馏引起的梯度可以分解为两项:含有错误输出信息的暗知识(DK)项和标注真值项,后者对应使用真实标签获得原始梯度的简单尺度缩放。我们将第二个术语解释为基于教师模型对重要样本的最大置信度,使用每个样本的重要性权重和对应的真实标签进行训练。这说明了 KD 如何在没有暗知识的情况下改进学生模型。

此外,我们还探讨了 Densenet 教师模型提出的目标函数能否用于改进 ResNet 这种更简单的架构,使其更接近最优准确度。我们构建了复杂性与教师模型相当的 Wide-ResNet(Zagoruyko & Komodakis,2016b)和 Bottleneck-ResNet(He 等,2016 b)两个学生模型,并证明了这些 BAN-ResNet 性能超过了其 DenseNet 教师模型。类似地,我们从 Wide-ResNet 教师模型中训练 DenseNet 学生模型,前者大大优于标准的 ResNet。因此,我们证明了较弱的教师模型仍然可以提升学生模型的性能,KD 无需与强大的教师模型一起使用。

图 1:BAN 训练过程的图形表示:第一步,从标签 Y 训练教师模型 T。然后,在每个连续的步骤中,从不同的随机种子初始化有相同架构的新模型,并且在前一学生模型的监督下训练这些模型。在该过程结束时,通过多代学生模型的集成可获得额外的性能提升。

“因为……”

明微一时不知该怎么回答。对方的目标,当然是将他们一网打尽,针对她,为的是保证清霖的玄术得以施展。

可这话要怎么跟纪凌说呢?

然而,纪凌先说了:“你是不是也会玄术?”

“……”

阿绾来不及多问,拔出短剑,迎了上去。

那几个黑衣人,没想到突然冒出她们来。一怔之下,其中有个拿起哨子就要吹响。

阿绾手一抬,袖箭飞出,将那人射倒。

转眼便打成一团。

阿绾的武艺很能看,以一敌多,丝毫不落下风。

拉斯维加斯的 Uber 司机大爷跟我聊了聊 30 年前的科技……

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(责任编辑:肖梦丽)

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