diff --git a/docs/zh_CN/tutorials/quick_start.md b/docs/zh_CN/tutorials/quick_start.md index 206a22bfee925783c5dfc9eb42292a791817ac76..63c391c835337df4a7a0ea7b73e5918a0cd156c5 100644 --- a/docs/zh_CN/tutorials/quick_start.md +++ b/docs/zh_CN/tutorials/quick_start.md @@ -166,9 +166,9 @@ cp -r output/ResNet50_vd/19/ ./pretrained/flowers102_R50_vd_final/ ### 3.6 知识蒸馏小试牛刀 -* 使用flowers102数据集进行模型蒸馏,为了进一步提提升模型的精度,使用test_list.txt充当无标签数据,在这里有几点需要注意: - * `test_list.txt`与`val_list.txt`的样本没有重复。 - * 即使引入了有标签的test_list.txt中的测试集图像,但是代码中没有使用标签信息,因此仍然可以视为无标签的模型蒸馏。 +* 使用flowers102数据集进行模型蒸馏,为了进一步提提升模型的精度,使用extra_list.txt充当无标签数据,在这里有几点需要注意: + * `extra_list.txt`与`val_list.txt`的样本没有重复,因此可以用于扩充知识蒸馏任务的训练数据。 + * 即使引入了有标签的extra_list.txt中的图像,但是代码中没有使用标签信息,因此仍然可以视为无标签的模型蒸馏。 * 蒸馏过程中,教师模型使用的预训练模型为flowers102数据集上的训练结果,学生模型使用的是ImageNet1k数据集上精度为75.32\%的MobileNetV3_large_x1_0预训练模型。