PaddlePaddle框架中的模型融合技术主要包括以下几种:
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模型蒸馏(Model Distillation):将一个复杂的模型(教师模型)的知识转移到一个简单的模型(学生模型)中,以减少学生模型的复杂度和参数量。
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模型集成(Model Ensemble):将多个不同的模型的预测结果进行组合,以得到更稳健和准确的预测结果。
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知识融合(Knowledge Fusion):将不同模型的知识结合在一起,以提高模型的泛化能力和性能。
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多任务学习(Multi-Task Learning):同时学习多个相关任务,以提高模型的泛化能力和性能。
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迁移学习(Transfer Learning):将在一个任务上学习到的知识迁移到另一个相关任务上,以加快模型在新任务上的收敛速度和性能。
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