Как дистилляция знаний меняет машинное обучение? Узнайте о передаче эффективности от больших моделей к компактным: все преимущества внутри! Дистилляция знаний (knowledge distillation) представляет собой передаточную технологию в области машинного обучения, которая нацелена на перенос знаний от обширных и сложных моделей к более простым и меньшим. Этот метод позволяет сохранить качество работы моделей, уменьшая при этом их размер и упрощая вычисления, что, в свою очередь, обеспечивает более высокую эффективность обработки и меньшую потребность в ресурсах...