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近日，由天翼云彈性網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品線撰寫的《Small?Scale?Data-free?Knowledge?Distillation》長文被IEEE?Conference?on?Computer?Vision?and?Pattern?Recognition收錄。

IEEE?CVPR是人工智能與模式識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的頂級國際學(xué)術(shù)會(huì)議，也是中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)CCF推薦的A類國際會(huì)議之一。該會(huì)議始于1983年，是業(yè)界公認(rèn)的全球計(jì)算機(jī)視覺三大頂級會(huì)議之一。此次論文被IEEE?CVPR成功收錄，不僅展現(xiàn)了天翼云在AI領(lǐng)域的創(chuàng)新能力，也意味著中國企業(yè)在國際學(xué)術(shù)舞臺(tái)上的影響力日益增強(qiáng)。

《Small?Scale?Data-free?Knowledge?Distillation》這篇長文提到，知識(shí)蒸餾技術(shù)（Knowledge?Distillation）可以利用預(yù)訓(xùn)練的眾多網(wǎng)絡(luò)信息，在相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上訓(xùn)練一個(gè)更小的新建特定網(wǎng)絡(luò)。傳統(tǒng)的知識(shí)蒸餾方法假設(shè)原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)總是可以獲得的，但在實(shí)際應(yīng)用中，由于網(wǎng)絡(luò)用戶關(guān)注數(shù)據(jù)隱私和安全問題，通常無法獲取網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。為了放寬對獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的限制，零數(shù)據(jù)條件下的知識(shí)蒸餾技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

本論文提出了基于小規(guī)模逆向生成數(shù)據(jù)的零數(shù)據(jù)知識(shí)蒸餾技術(shù)（Small?Scale?Data-free?Knowledge?Distillation，下文簡寫為SSD-KD），引入了兩個(gè)相互依賴的模塊，顯著加快了逆向生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量和蒸餾范式的整體訓(xùn)練效率。SSD-KD的第一個(gè)模塊依賴于一個(gè)新穎的調(diào)制函數(shù)，定義了樣本多樣性分布感知項(xiàng)和樣本難度分布感知項(xiàng)，以顯式方式共同平衡了逆向生成數(shù)據(jù)過程中的數(shù)據(jù)樣本分布。

第二個(gè)模塊定義了借鑒強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化策略的優(yōu)先級采樣函數(shù)。該函數(shù)選擇適當(dāng)?shù)哪嫦蛏蓸颖緛砀聞?dòng)態(tài)重放緩沖區(qū)中的一部分現(xiàn)有樣本，進(jìn)一步提高了逆向生成樣本在知識(shí)蒸餾中的采樣效率。得益于上述兩個(gè)模塊，本論文所提出的方法可極大地滿足客戶對于高性能、高效率的需求。一方面，SSD-KD可以在極小規(guī)模的合成樣本（比原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模少10倍）條件下進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)蒸餾訓(xùn)練，使得整體訓(xùn)練效率比眾多主流零數(shù)據(jù)知識(shí)蒸餾方法快一到兩個(gè)數(shù)量級，同時(shí)保持有競爭力的模型性能。另一方面，當(dāng)放寬逆向生成樣本的數(shù)據(jù)規(guī)模到一個(gè)相對較大的數(shù)字（盡管仍然小于現(xiàn)有零數(shù)據(jù)知識(shí)蒸餾方法的規(guī)模）時(shí)，論文中提出的方法在更小的新建特定網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性上取得了大幅改進(jìn)，并保持了整體訓(xùn)練效率。該方法已在不同人工智能應(yīng)用上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了方法的普適性。同時(shí)，天翼云將把論文中提出的人工智能模型訓(xùn)練方法，應(yīng)用于彈性網(wǎng)絡(luò)智能運(yùn)維的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，讓深度學(xué)習(xí)模型適配更多的彈性網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓彈性網(wǎng)絡(luò)更高效，更智能。

人工智能的蓬勃發(fā)展激蕩新一輪產(chǎn)業(yè)變革，天翼云彈性網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品線今后將持續(xù)發(fā)力云網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的架構(gòu)創(chuàng)新及高新技術(shù)預(yù)備研發(fā)，不斷攻堅(jiān)提升云網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵性能指標(biāo)；針對廣泛的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)應(yīng)用，基于智能算力架構(gòu)平臺(tái)，結(jié)合云網(wǎng)融合、智能運(yùn)維等技術(shù)，賦予網(wǎng)絡(luò)在人工智能及大模型領(lǐng)域內(nèi)模型的高可用、低時(shí)延和強(qiáng)魯棒等特性。

面向未來，天翼云將通過不斷地科技創(chuàng)新與服務(wù)優(yōu)化，推動(dòng)云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)融合發(fā)展，為各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供更加智能、高效、安全的云服務(wù)體驗(yàn)，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高質(zhì)量發(fā)展注入源源不斷的新動(dòng)能。