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DeiT外部蒸馏实现（压缩文件）.zip

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简介：
该压缩文件包含了一种基于DeiT模型的外部蒸馏技术的实现代码和相关资源，适用于模型压缩与性能优化的研究和应用。 按照论文中的方法进行DeiT外部蒸馏实验后发现，使用regnetx_160作为教师模型、deit_tiny_distilled_patch16_224作为学生模型，在经过蒸馏之后准确率提高了大约1%。

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  • DeiT外部蒸馏实现（压缩文件）.zip
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    该压缩文件包含了一种基于DeiT模型的外部蒸馏技术的实现代码和相关资源，适用于模型压缩与性能优化的研究和应用。 按照论文中的方法进行DeiT外部蒸馏实验后发现，使用regnetx_160作为教师模型、deit_tiny_distilled_patch16_224作为学生模型，在经过蒸馏之后准确率提高了大约1%。
     
  • TensorFlow中的张量流蒸馏实例：知识蒸馏的实现
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    本文章介绍了在TensorFlow框架下进行张量流蒸馏的具体实例，并深入讲解了如何实践知识蒸馏技术。通过实际代码演示了模型训练和评估的过程，帮助读者理解并应用这一技术优化机器学习模型。 张量流蒸馏示例：在TensorFlow中实施知识蒸馏
     
  • RKD知识蒸馏实践：利用CoatNet对ResNet进行蒸馏.zip
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    本项目探讨了使用CoatNet模型作为教师网络，对ResNet模型进行知识蒸馏的技术应用和性能优化，旨在减小模型体积的同时保持高精度。 RKD实现对模型的蒸馏方法与之前的方法有所不同，它针对展平层（flatten layer）的特征进行操作。在RKD中，蒸馏损失被细分为两个部分：二阶的距离损失（Distance-wise Loss）以及三阶的角度损失（Angle-wise Loss）。
     
  • 知识蒸馏(KnowledgeDistillation).zip
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    知识蒸馏是一种机器学习技术，通过将一个大型复杂模型（教师）的知识传授给小型简单模型（学生），以提升小模型在各种任务上的性能和泛化能力。 本资源提供了知识蒸馏的相关代码：包括老师模型和学生模型的实现，以及学生模型所需的KDLoss函数。
     
  • Java实现ZIP文件压缩
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    本项目展示了如何使用Java编程语言来创建和操作ZIP格式的压缩文件。通过简洁高效的代码示例，帮助开发者掌握文件压缩的基本技巧与应用场景。 使用Java实现文件或文件夹的ZIP格式压缩涉及几个关键步骤：首先需要导入java.util.zip包中的类；然后创建一个ZipOutputStream对象，用于生成zip存档；接着遍历要压缩的目标目录下的所有文件与子目录，并将它们添加到zip流中。对于每个文件，通过读取其内容并将其写入到zip输出流来实现压缩操作。最后不要忘记关闭所有的输入和输出流以释放资源。 具体来说，在创建ZipOutputStream时可以指定编码格式（例如UTF-8），这样在解压时能够正确地识别中文等非英文字符的文件名。对于目录，需要单独处理并在ZIP中添加适当的条目来表示它们的存在；而普通文件则直接读取其内容并写入到压缩包内。 整个过程需要注意异常处理和资源管理，确保即使发生错误也能妥善关闭所有打开的流对象以避免内存泄漏或其他问题。
     
  • KD知识蒸馏实践案例.zip
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    本资料包提供了多个基于KD（知识蒸馏）技术的实际应用案例，深入浅出地解析了模型压缩和性能优化的方法与技巧。 知识蒸馏（Knowledge Distillation），简称KD，是将已经训练好的模型中的知识转移到另一个模型的过程。本例展示了如何在实践中应用知识蒸馏技术。
     
  • 沸点查询的减压蒸馏程序
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    本软件提供沸点查询与减压蒸馏实验模拟功能，帮助用户精准计算和理解不同物质在减压条件下的蒸馏过程，适用于化学实验室及教学。 可以通过设定压力来计算沸点，也可以通过设定沸点来计算压力。经过实践验证，这种方法的结果与试验结果基本一致。强烈建议化工行业的人员收藏此方法！
     
  • BERT_Distill: 基于BERT的蒸馏实验
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    简介：本文介绍了BERT_Distill，一种基于BERT模型的蒸馏技术实验。通过知识蒸馏方法，优化了大规模预训练语言模型，使其在保持高准确率的同时更加轻量化和高效。 基于BERT的蒸馏实验参考论文《从BERT提取任务特定的知识到简单神经网络》，分别使用keras和pytorch实现了textcnn与bilstm（gru）模型，并在情感二分类服装的数据集上进行了实验。数据集被分割成1：8：1的比例，即有标签训练集、无标签训练集和测试集。 小模型(textcnn及bilstm)的准确率在0.80至0.81之间，而BERT模型的准确率为0.90到0.91。蒸馏后的模型则达到了约0.87至0.88之间的准确率。实验结果与论文中的某些基本一致，并符合预期。 后续计划尝试其他更有效的蒸馏方案。具体步骤为：首先使用python ptbert.py脚本对BERT进行微调，然后将知识从BERT模型中转移（即“蒸馏”）到小模型里。