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Knowledge Distillation

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하위 태스크
2
평가표
11
보존된 평가 기록
90

Knowledge distillation is the process of transferring knowledge from a large model to a smaller one. While large models (such as very deep neural networks or ensembles of many models) have higher knowledge capacity than small models, this capacity might not be fully utilized.

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

ImageNet

원본 태스크: Knowledge Distillation

평가 기록 52건

CIFAR-100

원본 태스크: Knowledge Distillation

평가 기록 27건

QNLI

원본 태스크: Knowledge Distillation / Data-free Knowledge Distillation

평가 기록 4건

SQuAD

원본 태스크: Knowledge Distillation / Data-free Knowledge Distillation

평가 기록 4건

COCO 2017 val

원본 태스크: Knowledge Distillation

평가 기록 3건

PASCAL VOC

원본 태스크: Knowledge Distillation

평가 기록 2건

Cityscapes

원본 태스크: Knowledge Distillation

평가 기록 1건

CloudEval-YAML

원본 태스크: Knowledge Distillation / Data-free Knowledge Distillation / Benchmarking

평가 기록 1건

KITTI

원본 태스크: Knowledge Distillation

평가 기록 1건

Wiki-40B

원본 태스크: Knowledge Distillation / Data-free Knowledge Distillation / Benchmarking

평가 기록 1건

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출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.