Med den snabba utvecklingen av djupinlärning har det funnits ett oöverträffat stort antal utbildade djupnätverksmodeller tillgängliga online. Återanvändning av sådana utbildade modeller kan avsevärt minska kostnaderna för utbildning av de nya modellerna från grunden, om inte omöjligt alls eftersom de kommentarer som används för utbildningens ursprungliga nätverk ofta är otillgängliga för allmänheten. Vi föreslår i detta dokument att studera en ny modellåteranvändande uppgift, som vi kallar kunskapssammansmältning. Med tanke på flera utbildade lärarnätverk, som var och en specialiserar sig på olika klassificeringsproblem, är målet med kunskapssammanslagning att lära sig en lätt studentmodell som kan hantera den omfattande klassificeringen. Vi utgår från att det inte finns några andra noteringar förutom resultaten från lärarmodellerna, och därmed fokuserar vi på att ta fram och sammanställa kunskap från de många lärarna. I detta syfte föreslår vi en pilotstrategi i två steg för att ta itu med uppgiften att förena kunskap, genom att först lära sig de kompakta inslagen representationer från lärare och sedan nätverksparametrarna på ett skiktmässigt sätt för att bygga studentmodellen. Vi tillämpar detta tillvägagångssätt på fyra offentliga dataset och får mycket uppmuntrande resultat: även utan någon mänsklig notering är den erhållna studentmodellen kompetent att hantera den omfattande klassificeringsuppgiften och i de flesta fall överträffar lärarna i enskilda deluppgifter.
I REF:s arbete föreslås att man utbildar en elev som hanterar det övergripande klassificeringsproblemet genom att lära sig av flera lärare som arbetar med olika klasser.
Amalgamating Knowledge towards Comprehensive Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}