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PaddleClas
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Merge pull request #206 from WuHaobo/fix_doc_bug 

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WuHaobo 2020-07-09 13:15:27 +08:00 committed by GitHub
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commit ad6b6debb8
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docs/zh_CN/advanced_tutorials/distillation/distillation.md
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@ -29,7 +29,7 @@ SSLD的流程图如下图所示。
* 无需数据集的真值标签，很容易扩展训练集。SSLD的loss在计算过程中，仅涉及到教师和学生模型对于相同图片的处理结果（经过softmax激活函数处理之后的soft label），因此即使图片数据不包含真值标签，也可以用来进行训练并提升模型性能。该蒸馏方案的无标签蒸馏策略也大大提升了学生模型的性能上限（`77.1%->78.5%`）。 * 无需数据集的真值标签，很容易扩展训练集。SSLD的loss在计算过程中，仅涉及到教师和学生模型对于相同图片的处理结果（经过softmax激活函数处理之后的soft label），因此即使图片数据不包含真值标签，也可以用来进行训练并提升模型性能。该蒸馏方案的无标签蒸馏策略也大大提升了学生模型的性能上限（`77.1%->78.5%`）。
* ImageNet1k蒸馏finetune。我们仅使用ImageNet1k数据，使用蒸馏方法对上述模型进行finetune，最终仍然可以获得0.4%的性能提升(`75.8%->78.9%`)。 * ImageNet1k蒸馏finetune。我们仅使用ImageNet1k数据，使用蒸馏方法对上述模型进行finetune，最终仍然可以获得0.4%的性能提升(`78.5%->78.9%`)。