Trong bài đăng này, chúng ta sẽ nói về phương pháp chưng cất tri thức dựa trên đặc trưng. Một trong những bài báo tiên phong là “FitNets: Hints for Thin Deep Nets” (FitNets: Gợi… Chưng cất tri thức dựa trên đặc trưng (feature-based distillation) trong Pytorch

Ví dụ này minh họa về Chưng cất Tri thức (Knowledge Distillation), một kỹ thuật mà một mô hình “học trò” (student) nhỏ được huấn luyện để bắt chước một mô hình “thầy” (teacher) lớn… Ví dụ: Chưng cất Tri thức (Knowledge Distillation) trong PyTorch trên MNIST

Bạn mệt mỏi với thời gian huấn luyện mô hình kéo dài? Khám phá phương pháp “progressive resizing” – một kỹ thuật đơn giản giúp tăng tốc huấn luyện, cải thiện độ chính xác và tiết kiệm tài nguyên. Hãy tìm hiểu cách bắt đầu với ảnh nhỏ để đạt được kết quả lớn.