dc.contributor | Tobar Henríquez, Felipe | |
dc.contributor | Silva Sánchez, Jorge | |
dc.contributor | Ruiz del Solar, Javier | |
dc.creator | Ruiz Rodríguez, Juan Pablo | |
dc.date.accessioned | 2020-12-12T19:17:36Z | |
dc.date.available | 2020-12-12T19:17:36Z | |
dc.date.created | 2020-12-12T19:17:36Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier | https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/178006 | |
dc.description.abstract | Se estudia la destilación de conocimiento en clasificación de imágenes usando redes neuronales convolucionales. Se usa a modo de tutor una ResNet101 y a modo de estudiantes ResNet18 junto con MobileNet. Los experimentos se realizan sobre la base de datos Cifar10, sobre la cual se prueban distintas técnicas y configuraciones de destilación, tanto incluyendo información de features como solo usando la información en los logits. Sobre el dataset original, se realizan dos modificaciones para probar el funcionamiento bajo ruido y en datos artificiales. Los resultados son bastante prometedores, lográndose incluso entrenar satisfactoriamente sobre datos exclusivamente sintéticos generados por GAN. | |
dc.language | es | |
dc.publisher | Universidad de Chile | |
dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile | |
dc.subject | Redes neuronales (Ciencia de la computación) | |
dc.subject | Destilación de modelo | |
dc.subject | Transfer learning | |
dc.subject | Redes neuronales convolucionales | |
dc.title | Destilación de modelo en redes convolucionales | |
dc.type | Tesis | |