官方服务:
资源简介:
Reverse KN trained models
反向KN(Reverse KN)训练模型
应用场景:
创建时间:
2021-04-04
相关数据集
DSTI/traffic-accidents-reports-kd-smollm2-360M-7k
事故报告知识蒸馏数据集(单段式),用于从结构化事实生成单一自然段的交通事故/事件报告。该数据集结合了人类生成的目标数据和教师模型产生的软目标数据,以支持知识蒸馏。数据集包括训练和评估两部分,评估部分仅包含黄金标准数据,以进行无偏评估。该数据集基于zBotta/traffic-accidents-reports-5k数据集,并使用zBotta/smollm2-accident-reporter-36
Hugging Face2025-09-16 更新90
利用特权知识蒸馏进行学习的肽_蛋白对接优化研究补充数据
本数据集包含论文《Learning with Privileged Knowledge Distillation for Improved Peptide-Protein Docking》的补充表格S1、S4和S5,以Excel文件形式呈现,是实现肽-蛋白对接优化的重要支撑数据。 论文《Learning with Privileged Knowledge Distillation for Impr
海数据60
Different performance metrics of ResNet18-MobileNetV2 as teacher-student model combination using CIFAR 10 dataset.
In addition to maintaining low carbon footprints, Ours method performs similarly to the KD [26] method.
NIAID Data Ecosystem30
C2KD
该数据集由三个多模态数据集组成:CREMA-D(情感识别音频-视频数据集)、AVE(视听事件数据集)和 VGGSound(大规模视频-音频数据集)。原始数据为视频格式,需预处理为RGB图像帧和音频波形文件。这些数据集适用于跨模态知识蒸馏任务,旨在通过模态间知识迁移提升模型性能。数据预处理代码位于项目目录的utils/data/下。
Hugging Face2026-03-22 更新70
hachi-intelligence/JapaneseSummarization-FW2EduJa-Distill
--- license: apache-2.0 task_categories: - summarization language: - ja dataset_info: features: - name: id dtype: string - name: input dtype: string - name: instruction
Hugging Face2026-01-29 更新40



