Self-distillation for randomized neural networks
Knowledge distillation (KD) is a conventional method in the field of deep learning that enables the transfer of dark knowledge from a teacher model to a student model, consequently improving the performance of the student model. In randomized neural networks, due to the simple topology of network ar...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Hu, Minghui, Gao, Ruobin, Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/174318 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Online dynamic ensemble deep random vector functional link neural network for forecasting
بواسطة: Gao, Ruobin, وآخرون
منشور في: (2024) -
Representation learning using deep random vector functional link networks for clustering
بواسطة: Hu, Minghui, وآخرون
منشور في: (2022) -
An enhanced ensemble deep random vector functional link network for driver fatigue recognition
بواسطة: Li, Ruilin, وآخرون
منشور في: (2024) -
A spectral-ensemble deep random vector functional link network for passive brain–computer interface
بواسطة: Li, Ruilin, وآخرون
منشور في: (2024) -
Stacked autoencoder based deep random vector functional link neural network for classification
بواسطة: Katuwal, Rakesh, وآخرون
منشور في: (2020)