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[发明专利]深度神经网络的邻域蒸馏-CN202080098270.4在审
发明人：莱蒂西亚·肖;艾尔德·埃德温·茨维·埃班;亚伊尔·阿隆 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：公开了用于蒸馏深度神经网络的系统和方法，其中教师网络被划分为块或“邻域”。然后候选学生模型被训练以再产生每个教师邻域的输出，并且可以选择对应于每个邻域的最佳学生模型以包括在最终学生网络中。在一些示例中，最终学生网络可以由选定学生模型集合和一个或多个教师网络邻域的副本组成。
深度神经网络邻域蒸馏

[发明专利]细粒度的随机神经架构搜索-CN202180012814.5在审
发明人：李晗晗;马克斯·莫罗兹;施拉曼·雷乔杜里;亚伊尔·阿隆;艾尔德·埃班 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于确定神经网络架构的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。所述方法之一包括接收训练数据；接收架构数据；向多个网络运算符中的每个网络运算符分配指示网络运算符在神经网络中被利用的可能性的利用变量；生成用于执行神经网络任务的优化的神经网络，包括重复地执行以下操作：对选择的一组网络运算符进行采样；以及训练具有由该选择的一组网络运算符定义的架构的神经网络，其中，该训练包括：计算目标函数，该目标函数评估(i)神经网络的计算成本的度量和(ii)神经网络对于与训练数据相关联的神经网络任务的执行的度量；以及调整利用变量的相应的当前值和神经网络参数的相应的当前值。
细粒度随机神经架构搜索