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文章来源:js9905com金沙网站    发布时间:2018年07月19日 14:12  【字号:      】

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德军设计“多拉”是用它来对付法国的马其诺防线的,而马其诺防线又大多是地下工事,这就要求它的炮弹必须有钻地功能。

“多拉”发射的这种“勒希林”炮弹就可以穿透8米厚的混凝土并在地下爆炸。

也难怪维特斯海姆少将会想到用这些巨炮来对付斯大林格勒的地道。“你怎么知道我们有特别任务?”秦川反问。

“这并不难猜!”库恩回答:“苏联人进攻北部防线,斯大林格勒兵力紧缺,而我们却能在这里睡大觉喝着小米粥……”

士兵们听着,就纷纷将目光投向了秦川。

“我会告诉你们的!”秦川说:“现在的任务就是吃完这些食物!”

吃完早餐,又休息了二十分钟,秦川甚至还在这时与战士们一起泡了杯茶,然后亚历山大和康拉德两人就出现在士兵们面前。

德军占领中央渡口后第一时间就派出一队人赶到沙洲与秦川等人换防,于是一小时后突击队就回到了斯大林格勒。

在那里等待秦川等人的,就是一双疲惫但却带着敬佩和感激的眼神……在保卢斯和亚历山大的宣传下,所有德军都知道突击队员占领了沙洲成为这场胜利的关键。

于是一路上都有德军士兵与突击队员握手拥抱,同时不断的说着:

“谢谢!如果没有你们,我们无法取得胜利!”

“你们救了我们的命!”

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“是的!”亚历山大回答:“确切的说,是你们占领了沙洲的这段时间,苏联人甚至还在上游工业区开辟了几个临时渡口,但都被我们的空军摧毁了!”

顿了下,亚历山大就问:“可是这与我们的援军有什么关系?”

“我想……”秦川说:“伏尔加河上肯定会有许多漂浮物,这样一来他们对漂浮物就不会有什么疑心,比如油桶!”

“嗯哼!”亚历山大反问:“他们为什么会起疑心?我们昨天还炸毁了一艘运送燃油的运输船,你知道的,斯大林格勒还有一部份工厂需要运转,同时苏联人还有几十辆坦克!河面上漂得到处都是油桶……”

“这就是重点所在,上校!”秦川打断亚历山大的话。

ICML 2018|再生神经网络:利用知识蒸馏收敛到更优的模型

知识蒸馏将知识从一个复杂的机器学习模型迁移到另一个紧凑的机器学习模型,而一般紧凑的模型在性能上会有一些降低。本文探讨了同等复杂度模型之间的知识迁移,并发现知识蒸馏中的学生模型在性能上要比教师模型更强大。

在一篇关于算法建模的著名论文(Breiman 等,2001)中,Leo Breiman 指出,不同的随机算法过程(Hansen & Salamon,1990;Liaw 等,2002 年;Chen & Guestrinn,2016)可以产生具有相似验证性能的不同模型。此外,他还指出,我们可以将这些模型组成一个集成算法,从而获得优于单个模型的预测能力。有趣的是,给定这样一个强大的算法集成,人们往往可以找到一个更简单的模型(至少不比集成模型更复杂)来仿效此集成并实现其性能。

在《再生树(Born Again Trees)》(Breiman & Shang,1996)一书中,Breiman 率先提出了这一想法,学习单棵决策树能达到多棵树预测的性能。这些再生树近似集成方法的决策,且提供了决策树的可解释性。随后一系列论文重新讨论了再生模型的概念。在神经网络社区,类似的想法也出现在压缩模型(Bucilua 等,2006)和知识蒸馏(Hinton 等,2015)概念中。在这两种情况下,这种想法通常是把能力强大、表现出色的教师模型的知识迁移给更紧凑的学生模型(Ba & Caruana,2014;Urban 等,2016;Rusu 等,2015)。虽然在以监督方式直接训练学生模型(student)时,其能力不能与教师模型(teacher)相匹配,但经过知识蒸馏,学生模型的预测能力会更接近教师模型的预测能力。

少尉放下电话走上前,举手将队伍拦了下来。

“嘿,你们不允许通过这里!”少尉说:“上级命令你们原地待命等待检查!”

“发生什么事了?”

“我不知道!”少尉回答:“总之你们就在这呆着!”

秦川知道事情可能露了马脚了,虽然他不知道是什么地方出的错,但总之就是瞒不下去了,于是当机立断,下令道:“打!”

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(责任编辑:代琳琳)

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