8 Aug 2006 Jahr - Cristian Buciluǎ: Model compression, SIGKDD, 2006

Beschreibung:

集成学习-->网络蒸馏
通常，性能最好的监督学习模型是由数百或数千个基本级分类器组成的集合。不幸的是，存储这许多分类器所需的空间，以及在运行时执行它们所需的时间，禁止在测试集很大（如Google）、存储空间很高（如PDA）和计算能力有限（如HEA环）的应用程序中使用它们(PDAs）。我们提出了一种将大的、复杂的系综“压缩”成更小、更快的模型的方法，通常不会造成明显的性能损失。