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文章来源:最老利来博彩网站    发布时间:2018年07月21日 10:16  【字号:      】

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换句话说,他和永平县的脸丢定了!

今后再有提起蒋青天之名,必然会加上他吴宏这一段。

这也罢了,不过名声有瑕,他又不是那等极力追求官声的人。

只是蒋文峰一来,就当众平了一件冤案,气势一盛,只怕难以遏制。

巡按御史这玩意儿,天生就是地方官的对头。

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ICML 2018|再生神经网络:利用知识蒸馏收敛到更优的模型

知识蒸馏将知识从一个复杂的机器学习模型迁移到另一个紧凑的机器学习模型,而一般紧凑的模型在性能上会有一些降低。本文探讨了同等复杂度模型之间的知识迁移,并发现知识蒸馏中的学生模型在性能上要比教师模型更强大。

在一篇关于算法建模的著名论文(Breiman 等,2001)中,Leo Breiman 指出,不同的随机算法过程(Hansen & Salamon,1990;Liaw 等,2002 年;Chen & Guestrinn,2016)可以产生具有相似验证性能的不同模型。此外,他还指出,我们可以将这些模型组成一个集成算法,从而获得优于单个模型的预测能力。有趣的是,给定这样一个强大的算法集成,人们往往可以找到一个更简单的模型(至少不比集成模型更复杂)来仿效此集成并实现其性能。

在《再生树(Born Again Trees)》(Breiman & Shang,1996)一书中,Breiman 率先提出了这一想法,学习单棵决策树能达到多棵树预测的性能。这些再生树近似集成方法的决策,且提供了决策树的可解释性。随后一系列论文重新讨论了再生模型的概念。在神经网络社区,类似的想法也出现在压缩模型(Bucilua 等,2006)和知识蒸馏(Hinton 等,2015)概念中。在这两种情况下,这种想法通常是把能力强大、表现出色的教师模型的知识迁移给更紧凑的学生模型(Ba & Caruana,2014;Urban 等,2016;Rusu 等,2015)。虽然在以监督方式直接训练学生模型(student)时,其能力不能与教师模型(teacher)相匹配,但经过知识蒸馏,学生模型的预测能力会更接近教师模型的预测能力。

路由器可以对抗“外国网络攻击者”传播被称为“

美国FBI警告:重启无线路由器对付‘VPNFilter’恶意软件

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”的恶意软件。

左边是家伯府,右边是皇室某支宗亲。

虽然这家伯府眼下没什么权势,宗亲离嫡支也远了,可比起自家来,强得不止一丁半点。

纪大夫人小声跟丈夫说话:“这真是给咱们的位置?会不会弄错了?”

纪大老爷说:“已经问了好几遍,说就是给咱们家的。”

纪凌隐约有所察觉,刚才又见明微和纪小五嘀嘀咕咕,猜测多半与他们有关。就道:“娘,既然是给咱们的,就安心坐着吧。有好位置不坐,不是傻子吗?”




(责任编辑:崔常侍)

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