知識蒸留 に関する最新の記事

アラビア方言のASRを効率的なモデル技術で強化する研究。

自己教師あり学習のスピーチ処理における役割とその課題を探る。

強力なティーチャーモデルから得た洞察を使って生徒モデルを強化する方法。

研究は、文書理解モデルの効率性向上に焦点を当てている。

新しいフレームワークがロングテールデータの知識蒸留の課題に対処してるよ。

新しい方法で、1枚の画像だけを使ってフェデレーテッドラーニングを改善することができる。

新しい方法は、ハイパースペクトル画像とマルチスペクトル画像を組み合わせて、品質を向上させるんだ。

RoCoInがIoTデバイスのコラボレーション効率をどう改善するかを学ぼう。

新しいアプローチで、弱いデバイスもフェデレーテッドラーニングに貢献できるようになる。

新しい方法が、データが少ない言語のスピーチモデルを改善してるよ。

新しいモデルがビデオトランスフォーマー技術を使って、暗い環境でのアクション認識を強化するよ。

この研究は、テキスト分類のコスト効率の良い代替手段としてLLMを調査してるよ。

リソースが限られたスマートデバイスでの知識移転を改善する研究。

新しいアプローチが、知識蒸留における温度調整を改善して、モデルのトレーニングをより良くしてるよ。

GNNの知識を使って、グラフ分類におけるMLPのパフォーマンスを向上させる新しいフレームワーク。

AdaDistillは、モデル間の知識転送を最適化することで顔認識を改善します。

エネルギー供給が限られたデバイス向けのDNNの最適化を探る。

新しい方法が言語モデルのパフォーマンスと効率を向上させる。

この研究は、各レイヤーの学習率を最適化することで転移学習を改善してるよ。

新しい手法が限られたデータを使って医療画像分析の精度を向上させる。

新しい方法が、トポロジカルデータ分析と知識蒸留を使って画像分類を向上させるよ。

CADEは、進化するスプーフィング脅威に対抗するために継続的学習技術を使って音声検出を強化してるよ。

新しいフレームワークが限られたデータとリソースでASRのパフォーマンスを向上させる。

大規模言語モデルにおける象徴的知識蒸留を調査して、より明確さと使いやすさを追求する。

研究者たちは、精度を維持しながら意図検出モデルのサイズを縮小する方法を見つけた。

Routing-by-MemoryがグラフニューラルネットワークにおけるMLPのパフォーマンスをどう向上させるかを発見しよう。

新しい方法が弱い監視学習技術を使って腫瘍検出の精度を向上させる。

新しい方法が、LiDARと正確なラベルを使ってカメラベースの3D検出を強化する。

LLMが悪用されないようにする方法を詳しく見てみよう。

研究によると、MBRデコーディングが小さいモデルの翻訳品質を向上させることがわかってる。

新しい方法がニューラルネットワークでの知識 transfer を強化する。

プロンプトと知識蒸留を使って継続学習を強化する新しいアプローチ。

技術を使って緊急医療手順を改善したり、応急処置のサポートをする。

この研究は、より小さな言語モデルを効果的かつ手頃な価格で作る方法を探ってるよ。

新しいフレームワークは、難しいサンプルに焦点を当てることで知識蒸留を改善する。

DDKは知識蒸留を強化して、小さな言語モデルをより効率的にするよ。

新しい方法が、ウェアラブルセンサーとAIを使ってアクティビティ認識を向上させたよ。

新しいフレームワークは、データセットの増強と自己反省を通じてRTLコード生成を改善する。

この研究は、DINOv2の特徴を使って複数物体追跡を強化し、FairMOTを向上させるものだよ。

製品の論理的な異常をよりよく検出することで品質管理を向上させる。