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鸿丰娱乐手机版:永丰县南方工艺石材店占用通道存隐患

文章来源:鸿丰娱乐手机版    发布时间:2018年10月18日 19:32  【字号:      】

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“有个人。”他说,“有个我们都不知道的人,隐藏在幕后。”

明微便想起,她第二次见到的明四老爷。

那个和明四老爷长得一模一样,气却完全不同的人。

电光石火,忽然有什么一闪而过。

“明三。”

明微就叹了口气:“二伯也是知情人,对不对?”

明三夫人避开她的目光。

明微心中透亮。

恐怕,不止是知情人。

她试探了一句:“六叔伤得这么重,二伯会不会认为我殴打尊长?”

虽然俄罗斯和欧佩克从油价上涨中受益,自去年年底以来上涨近20%,但其自愿减产已为其他生产商(如美国页岩油行业)开启了增加产量和增加市场份额的大门。

先跌为敬!国际油价大幅下跌逾3% OPEC因特朗普抱怨油价过高欲提产

消息人士称,最终的产量还没有确定,因为在石油减少供应交易的参与者之间划分额外的桶数可能会非常棘手。

一个消息人士说:“现在谈判的目标是使合规性降至100%的水平,更多的是欧佩克而非非欧佩克。”

集体担忧

欧佩克和石油行业消息人士周二告诉路透社,由于担心伊朗和委内瑞拉的供应,以及华盛顿担心油价上涨太过激烈,欧佩克可能决定尽快在6月份提高石油产量。

世情、权势、流言……远比玄术更能杀人!

明微坐回去,又灌了一口隔夜茶。

“我母亲既死,那么我昨夜替她去信园的事,就已经不是秘密了。倘若我昨夜便回,等待我的,就不会是这么大的阵仗。一个孤女而已,收拾起来还不容易。”

她顿了下:“应当是他们发现,我一直到中午都没回,生怕牵扯到杨公子,才演出这么一场大戏。”

阿绾皱了皱眉:“你想叫我转告公子?”

杨殊翻看着验尸文书。

一个黑衣护卫站在他身侧,身背挺直,如同一杆枪。

“这么说,蒋大人已经确定,那个人是庚三?”

黑衣护卫道:“庚三早年伤过腿,蒋大人在腿骨上找到了伤痕。且身高、年龄都符合。”

杨殊点点头,感叹道:“想不到,堂堂金牌密探,居然折在了不起眼的明家!”

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。

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综合:新华社 、经视直播、湖北经视、杭州交通91.8、厦门广电




(责任编辑:刘双)

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