P²-MOPD:把专家参数当先验做在线策略蒸馏
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P²-MOPD:把专家参数当先验做在线策略蒸馏
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AI 综述
Sinuo Wang等作者提出P²-MOPD多教师在线策略蒸馏方法:把学生模型与各专家参数的线性组合视为一个单一可微模型,在同一个在线策略蒸馏目标下联合优化混合系数和学生权重。 据论文描述,这一做法的关键在于把专家仅当作参数先验,而非约束学生模型的教师,因此学生不会被专家限制。论文未报告该方法相对现有方法的实验结果。
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最新进展11月4日 13:00
P²-MOPD:用参数先验加速多教师在线策略蒸馏报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · cs.AIP²-MOPD:用参数先验加速多教师在线策略蒸馏
研究提出 P²-MOPD,把学生模型与专家参数的线性组合视为单一可微模型,在在线策略蒸馏目标下联合优化混合系数与学生权重,使专家仅作为参数先验而不限制学生。
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