与对抗训练类似,知识蒸馏也是一种常用的提高模型泛化能力的训练方法。 知识蒸馏[7] 这个概念最早由Hinton在2015年提出。一开始,知识蒸馏通往往应用在模型压缩方面,利用训练好的复杂模型(teacher model)输出作为监督信号去训练另一个简单模型(student model),从而将teacher学习到的知识迁移到student。Tommaso[8]在18年提出,
在知识蒸馏中,采取特征蒸馏而不是soft_labels进行蒸馏的原因:与软标签相比,特征包含丰富的语义信息,具有应用于不同下游任务的潜力。 本文提出了一种新的方法,即引导对抗对比蒸馏(GACD,Guided Adversarial Contrastive Distillation),以有效地将对抗的鲁棒性从教师转移到具有特征的学生。首先将这个目标表述为对比学习,并将...
4. 知识蒸馏和模型压缩的结合:知识蒸馏和模型压缩可以相互结合,以进一步提高性能和压缩比。通过将知识蒸馏和参数剪枝、量化或分解等方法相结合,可以在保持较高准确率的同时显著减小模型的尺寸和计算成本。 三、对抗学习中的知识蒸馏 除了传统的知识蒸馏方法,对抗学习也被广泛应用于知识蒸馏和模型压缩中。对抗学习通过引入...
传统的KD有一个致命的限制,即其假定在蒸馏阶段训练数据仍可获得,但在现实中,原始训练数据常因为隐私等因素不可得。一种有效避免上述问题的的方法为合成图,即无数据知识蒸馏,也就是无训练数据,相反的,数据由预训练模型生成。 前人提出的图无数据知识蒸馏GFKD并不是一个端到端的模型。它只考虑了固定的教师模型,而...
其中,对抗学习中的知识蒸馏和模型压缩方法是一种被广泛研究和应用的技术。 主体 一、知识蒸馏方法 知识蒸馏是指通过将大型复杂模型中所包含的知识转移到小型简化模型中,以提高小模型性能的技术。这种方法通过将大模型(教师网络)在训练集上得到的软标签(概率分布)作为小模型(学生网络)训练集上的监督信号来实现。 1.1...
本文中,作者提出了一种新颖的基于GNNs的无数据对抗知识蒸馏框架DFAD-GNN,其蒸馏方法基于GAN。该框架包含一个生成器和两个鉴别器:一个固定的鉴别器是预训练的教师模型,另一个是我们希望学习的小型学生模型;生成器生成帮助从教室转换知识到学生的图,不同于GFKD,本文生成器可以完全利用教师模型中的内在统计数据和学生...
在医学图像分割中,深度神经网络存在计算和存储成本高的问题,现有知识蒸馏(KD)方法也有局限性。研究人员开展了对抗类自知识蒸馏(ACW-SKD)的研究。结果显示该方法优于多种方法,能提高分割精度,对移动设备部署意义重大。 在医学图像领域,精准的图像分割对疾病诊断和治疗起着至关重要的作用。然而,目前深度神经网络(DNNs)...
首先,我们来介绍对抗学习中的迁移知识蒸馏。知识蒸馏是一种将复杂模型中的知识转移到简化模型中的技术,以减少模型复杂度并提高性能。在对抗学习中,这种方法被用于将一个预训练好的生成器模型(源模型)上生成样本分布转移到目标任务上(目标模型)。具体而言,源模型通过生成样本来欺骗一个判别器网络,并通过最小化判别器...
这篇文章主要探讨了如何利用对抗学习(Adversarial Learning)和数据增强(Data Augmentation)来提升Transformers模型在下游任务上的知识蒸馏效果。📚 传统知识蒸馏方法在从预训练模型(teacher model)向下游任务模型(student model)迁移知识时,常常遇到数据不足的问题。为了解决这一问题,论文提出了一种名为AD2的数据增强方法。
知识蒸馏的对抗式蒸馏温度调整方法、装置、设备及介质.pdf,本发明涉及人工智能、机器学习、智慧医疗、金融科技技术领域,公开了一种知识蒸馏的对抗式蒸馏温度调整方法、装置、设备及介质。本方法通过梯度下降算法迭代学生模型中的全体参数使得目标损失函数的值最小,确定最