प्रौद्योगिकी साझेदारी

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

आसवनम्

मॉडल आसवनं बृहत् मॉडलस्य (शिक्षकप्रतिरूपस्य) ज्ञानं लघुप्रतिरूपे (छात्रप्रतिरूपे) स्थानान्तरयित्वा लघुमाडलस्य कार्यक्षमतां अनुकूलितुं पद्धतिः अस्ति आसवनं प्रायः निम्नलिखितरूपं समावेशयति ।

1. मृदु लेबल आसवन

छात्रप्रतिरूपं शिक्षकप्रतिरूपस्य मृदुलेबलद्वारा प्रशिक्षितं भवति, येन छात्रप्रतिरूपं शिक्षकप्रतिरूपस्य उत्पादनवितरणं ज्ञायते।

import torch
import torch.nn as nn

# 定义教师模型和学生模型
teacher_model = ...
student_model = ...

# 定义损失函数
criterion = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')

# 教师模型生成软标签
teacher_model.eval()
with torch.no_grad():
    teacher_outputs = teacher_model(inputs)
soft_labels = torch.softmax(teacher_outputs / temperature, dim=1)

# 学生模型预测
student_outputs = student_model(inputs)
loss = criterion(torch.log_softmax(student_outputs / temperature, dim=1), soft_labels)

# 反向传播和优化
loss.backward()
optimizer.step()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

2. विशेषता आसवन

छात्राणां आदर्शान् दत्त्वा शिक्षकप्रतिमानात् शिक्षन्तुमध्यस्तरःछात्रस्य आदर्शप्रदर्शनस्य अनुकूलनार्थं सुविधाप्रतिपादनम्।

class FeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super(FeatureExtractor, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(*list(model.children())[:-1])
    
    def forward(self, x):
        return self.features(x)

teacher_feature_extractor = FeatureExtractor(teacher_model)
student_feature_extractor = FeatureExtractor(student_model)

# 获取特征表示
teacher_features = teacher_feature_extractor(inputs)
student_features = student_feature_extractor(inputs)

# 定义特征蒸馏损失
feature_distillation_loss = nn.MSELoss()(student_features, teacher_features)

# 反向传播和优化
feature_distillation_loss.backward()
optimizer.step()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

3. संयुक्त आसवनम्

मृदुलेबल आसवनं तथा विशेषता आसवनं च संयोजयित्वा, शिक्षकप्रतिरूपस्य उत्पादनवितरणस्य उपयोगेन तथा...विशेषता प्रतिनिधित्वछात्रप्रतिरूपं प्रशिक्षितुं।

# 定义损失函数
criterion = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')
mse_loss = nn.MSELoss()

# 教师模型生成软标签
teacher_model.eval()
with torch.no_grad():
    teacher_outputs = teacher_model(inputs)
soft_labels = torch.softmax(teacher_outputs / temperature, dim=1)

# 学生模型预测
student_outputs = student_model(inputs)
soft_label_loss = criterion(torch.log_softmax(student_outputs / temperature, dim=1), soft_labels)

# 获取特征表示
teacher_features = teacher_feature_extractor(inputs)
student_features = student_feature_extractor(inputs)
feature_loss = mse_loss(student_features, teacher_features)

# 组合损失
total_loss = soft_label_loss + alpha * feature_loss

# 反向传播和优化
total_loss.backward()
optimizer.step()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

उपर्युक्त आसवनप्रौद्योगिक्याः माध्यमेन प्रभावीरूपेण...अनुकूलनप्रतिरूपम्संरचना, कम्प्यूटेशनल-ओवरहेड् न्यूनीकरोति, तथा च मॉडल्-प्रदर्शनं निर्वाहयन् मॉडलस्य अनुमानवेगं परिनियोजनदक्षतां च सुधारयति ।