南京大学提出量化特征蒸馏方法QFD | 完美结合量化与蒸馏,让AI落地更进一步!!!
神经网络量化旨在通过使用低位近似加速和修剪全精度神经网络模型。采用量化感知训练(QAT)范式的方法最近有了快速增长,但往往在概念上较为复杂。 本文提出了一种新颖而高效的QAT方法,即量化特征蒸馏(QFD)。QFD首先将量化(或二值化)表示作为教师进行训练,然后使用知识蒸馏(KD)对网络进行量化。 定...
[帮助文档] 如何使用PolarDBforAI的特征算子打造ID-Mapping的解决方案
本文介绍了如何使用PolarDB for AI的特征算子打造ID-Mapping的解决方案。PolarDB for AI背景信息ID-Mapping是将所有可以收集到的账户类ID、设备标识ID等信息进行关联,并将关联后的信息汇聚到一个自然人身上,同时赋予这个自然人一个ID,作为这个自然人的唯一ID。...
[帮助文档] PolarDBforAI如何进行特征管理以及有哪些语法
本文介绍了在PolarDB for AI中,特征管理的适用场景,以及创建特征、更新特征、查看特征状态、查看特征列表以及删除特征的语法及其示例内容。
满足不同下游任务特征需求!Sea AI Lab 提出多粒度自监督学习框架Mugs,刷新多项SOTA(2)
C). 粗粒度的 group 特征学习为了避免了上述相似的 local-group 分散的过于随机或较远,Mugs 中的 group discrimination supervision 将类似的样本聚集在一起,从而拉近类似的 local-group。这样一来,Mugs 可以在更高语义级别上捕获粗粒...
满足不同下游任务特征需求!Sea AI Lab 提出多粒度自监督学习框架Mugs,刷新多项SOTA(1)
由颜水成老师带领的 Sea AI Lab 提出了一种多粒度自监督学习框架 Mugs[1],用以学习不同粒度的非监督特征,从而满足不同下游任务对不同粒度甚至多粒度特征的需求。在相同的实验设置下(相同数据集和模型等),该方法大幅超越了目前最好的自监督学习方法。在没有使用额外数据的情况下,该方法在 Ima...
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