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关键词
auxiliary training samples
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利用神经网络中的反向传播知识改进知识蒸馏
该论文提出了一种新的知识蒸馏方法,通过在教师模型与学生模型差异较大的地方提取知识,在生成新的辅助样本的过程中改善学生模型的性能,从而使教师模型与学生模型更加匹配。这种方法在自然语言处理和计算机视觉等领域得到了良好的实验结果。
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