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如下图，FitNets Romero等人的工作不仅利用教师网络的最后输出logits，还利用了中间隐层参数值，训练学生网络。获得又深又细的FitNets。
中间层学习loss如下：
作者通过添加中间层loss的方式，通过teacher network 的参数限制student network的解空间的方式，使得参数的最优解更加靠近到teacher network，从而学习到teacher network的高阶表征，减少网络参数的冗余。
2021-12-03 23:07:47赞同 展开评论 打赏
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