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pytorch进阶教程_邹博_交叉熵_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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以前隐藏单元的输入。另外,在添加了最新的隐藏单元后,现有的隐藏单元不会继续学习。一种相关的方法是在固定较低层的同时添加整个新层(Gutstein等人,2008)。这两种方法都可以被视为net2net操作家族的一部分,用于在给定已有模型的情况下快速训练新模型。然而,这些变体需要在将新组件添加到网络后经过一段暂时的低性能时期,但尚未进行调整。我们的函数保持初始化避免了这段时间的低性能。(原则上,我们可以完全避免这段时间,但实际上,我们通常会在学生模型中添加一些噪声,以便更快地打破对称性,这会导致短暂的性能下降,但是这是一个较短的周期,并且性能比以前的方法受到的损害更小)此外,这些方法不允许模型的现有部分与模型的新部分共同适应以获得更高的性能,而我们的方法是这样的。 一些关于神经网络之间的知识转移的工作是出于培训更深层次的网络的愿望,而这是不可能的,通过使用Smallerons提供的知识逐步培训更深层次的网络(Romero等人,2014;Simonyan&Zisserman,2015)。这些工作训练卷积网络具有多达19个权重层。有些令人费解的是,我们能够在不需要使用知识转移的情况下训练深度
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