研究人员开发了一种新的方法，用于选择最适合部署的量化模型，尤其是在面临领域迁移时。该方法称为教师锚定选择，侧重于最小化教师失真并利用输出分布估计器。该方法在 134 个独立训练的卷积模型和 Vision Transformer 模型上进行了测试，证明了在标签预算较少的情况下，可以减少遗憾。 AI
影响 这项研究为在标记数据有限或没有标记数据的情况下优化模型部署提供了一种新颖的方法，有可能提高效率和性能。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新模型选择方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Alejandro Rodriguez Dominguez
- arXiv
- CNN
- Teacher-Anchored Selection of Post-Training Quantized Models under Domain Shift
- vision transformer
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