一、空间杜宾模型
1.空间杜宾模型形式
空间杜宾模型（SDM）是空间滞后模型和空间误差项模型的组合扩展形式，可通过对空间滞后模型和空间误差模型增加相应的约束条件设立。空间杜宾模型（SDM）是一个通过加入空间滞后变量而增强的SAR模型（空间滞后模型）。即：
式中𝑾𝟏是因变量的空间相关关系，
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NLP原理和应用入门：paddle（梯度裁剪、ONNX协议、动态图转静态图、推理部署）
目录
一、梯度裁剪
1.1设定范围值裁剪
1. 全部参数裁剪（默认）
2. 部分参数裁剪
1.2 通过L2范数裁剪
1.3通过全局L2范数裁剪 二. 模型导出ONNX协议
三、动态图转静态图
3.1两种图定义
3.2 什么场景下需要动态图转静态图
3.3为什么动态图模式越来…
Knowledge Distillation with the Reused Teacher Classifier论文阅读+代码解析
论文地址点这里
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不仅搞定“梯度消失”，还让CNN更具泛化性：港科大开源深度神经网络训练新方法
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Rocket Launching: A Universal and Efficient Framework for Training Well-performing Light Net论文阅读
目录
摘要
引言
相关工作
方法 框架和损失函数 方法特色
实验 不同的共享结构 CIFAR-10 rocket和AT的中间层注意图的可视化
结论 摘要
提出了用好网络帮助小网络训练的新的统一框架
这个框架中，好网络全程都在帮助小网络学习
分析了不同的loss的效果
用叫…
面试之算法知识点总结
1.如何防止过拟合
加样本，加正则化惩罚项，加dropout，减小网络规模，early stopping
2.cacade r-cnn
https://zhuanlan.zhihu.com/p/42553957
3.朴素贝叶斯的朴素
之所以叫朴素，就是因为属性条件独立的假设…
【论文笔记_在线蒸馏、GAN】Online Multi-Granularity Distillation for GAN Compression
2021年。
摘要
生成性对抗网络（GAN）在生成优秀图像方面取得了巨大的成功，但是，由于计算成本高，内存使用量大，在资源有限的设备上部署GAN非常困难。尽管最近压缩GAN的努力取得了显著的成果，但它…
【论文速递】CCDC2021 - 轻量级网络的结构化注意知识蒸馏
【论文速递】CCDC2021 - 轻量级网络的结构化注意知识蒸馏
【论文原文】：Structured Attention Knowledge Distillation for Lightweight Networks
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从Hinton开山之作开始，谈知识蒸馏的最新进展
作者 | 孟让 转载自知乎 导读：知识蒸馏是一种模型压缩常见方法，模型压缩指的是在teacher-student框架中，将复杂、学习能力强的网络学到的特征表示“知识”蒸馏出来，传递给参数量小、学习能力弱的网络。本文对17、18年知识蒸馏的最…
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【知识蒸馏】Knowledge Distillation with the Reused Teacher Classifier
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