REALM以回顾式蒸馏提升因果LFP解码
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REALM以回顾式蒸馏提升因果LFP解码
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AI 综述
Peicheng Wu等提出REALM回顾式知识蒸馏框架，将预训练双向教师的表征迁移给因果学生模型，用于LFP行为解码。论文报告，在无标签和微调流程中，REALM的平均准确率均高于所比较的解码器，并显著优于包括CrossModalDistill在内的基线。 该框架在预训练、蒸馏和解码阶段都只使用LFP；论文称，其学生模型参数量不到CrossModalDistill已发表学生模型的一半，预训练耗时为其十分之一。
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最新进展10月28日 12:00
REALM提出面向LFP行为解码的回顾式编码器对齐框架报道时间线
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10月28日
- arXiv · Machine LearningREALM提出面向LFP行为解码的回顾式编码器对齐框架
REALM提出一种用于因果LFP行为解码的回顾式知识蒸馏框架，将预训练双向教师的表征知识迁移至因果学生模型。在无标签和微调两种流程中，REALM的平均准确率均高于对比解码器，并显著优于包括CrossModalDistill在内的各项基线。该框架在预训练、蒸馏和解码全程仅使用LFP，学生参数量不到CrossModalDistill已发表学生模型的一半，预训练耗时为其十分之一。
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