ABSTRACT Destillation (Hinton et al., 2015) och privilegierad information (Vapnik & Izmailov, 2015) är två tekniker som gör det möjligt för maskiner att lära sig av andra maskiner. Detta papper förenar de två till generaliserad destillation, en ram för att lära från flera maskiner och data representationer. Vi ger teoretisk och kausal insikt om det inre arbetet av generaliserad destillation, utvidgar den till oövervakade, semiövervakade och multitask lärande scenarier, och illustrerar dess effektivitet på en mängd olika numeriska simuleringar på både syntetiska och verkliga data.
Lopez-Paz m.fl. enhetlig destillation och privilegierad information i ett ramverk REF.
Unifying distillation and privileged information
{'venue': 'Proceedings of the International Conference on Learning Representations (2016) 1-10', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}