-
- https://arxiv.org/abs/2109.04838
- EMNLP 2021
事前学習を行うことで、分類と生成の両方のタスクにおいてモデルの精度が向上しますが、その代償として、モデルのサイズが大きくなり、処理速度も低下します。
刈り込み手法は、モデルサイズを小さくする効果的な方法であることが証明されており、一方、蒸留手法は推論を高速化する方法であることが証明されている…
e4exp updated
2 years ago
-
_The following peer review was solicited as part of the Distill review process._
_**The reviewer chose to waive anonymity.** Distill offers reviewers a choice between anonymous review and offering …
-
Hi everyone,
This is a small question related to how models are fine-tuned during the first step of training. I see that the default loss function is `losses.CosineSimilarityLoss`. But when generat…
-
### Describe the bug
A clear and concise description of what the bug is.
\[Hi Developers, Thanks for your efforts. I was trying to distill swint-ransformers and use the (with_cp=True) to train …
-
I am very interested in mobile side deployment and would like to see if there is an opportunity to use mobile NPU/GPU in android devices for acceleration?
thanks~
-
Hi, When reading the code, I found bev_feat_list[1](detach)in function extract_img_feat,SO I just want to know, what ‘s the process of backpropagation about distillation?Is it backpropagating from th…
-
Currently the `dense_vector` field supports only 32-bit float values. At a minimum, the field should also support 8-bit integer values.
## Background
There is a growing emphasis in the NLP and n…
-
----------- Running Arguments -----------
Distillation:
alpha: 1.0
loss: soft_label
Global:
arch: YOLOv7
coco_dataset_dir: E://hj2//ex//shijuedatasetuse//C…
-
-
- https://arxiv.org/abs/2107.07651
- 2021
大規模な視覚と言語表現の学習は、様々な視覚-言語タスクにおいて有望な改善を示している。
既存の手法の多くは、変換器ベースのマルチモーダル・エンコーダを用いて、ビジュアル・トークン(領域ベースの画像特徴)と単語トークンを共同でモデル化している。
しかし、**視覚的トークンと単語トークンの位置がずれているた…
e4exp updated
3 years ago