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数据集越大就越好吗?
知识蒸馏是人工智能领域重要的模型压缩方法,在自然语言处理、计算机视觉、多模态学习、预训练大模型领域有广泛应用。通过师徒传授,将大规模教师模型的知识传递给轻量化学生网络,实现模型压缩和部署。子豪兄将带领大家了解知识蒸馏核心算法,透视知识蒸馏机理,纵览知识蒸馏前沿热点,精读知识蒸馏开山之作:Distilling the knowledge in a neural network,通过Pytorch实现MNIST数据集的知识蒸馏,介绍开源算法库MMRazor、MMDeploy、RepDistill。Rea
"浓缩的数据集才是精华!"