知识蒸馏使用的是Teacher—Student模型,其中teacher是“知识”的输出者,student是“知识”的接受者。知识蒸馏的过程分为2个阶段: 1.原始模型训练: 训练"Teacher模型", 它的特点是模型相对复杂,可以由多个分别训练的模型集成而成。 2.精简模型训练: 训练"Student模型", 它是参数量较小、模型结构相对简单的单模型。
通常来讲,教师模型(teacher model)是一个预训练的大模型,学生模型(student model)是压缩后的轻量级小模型。在训练过程中,损失函数(Loss function)由两部分损失(loss)加权组成,一部分是 soft loss,另一部分是 hard loss。Soft loss 是由学生网络预测的 soft predictions 与教师网络预测的 soft labels/targets 计算交...
知识蒸馏,teacher—student模型的思考 这个方向的学术源头是Rich Caruana2014年的作品《Do Deep Nets Really Need to be Deep?》,后来经过Hinton的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》发扬光大。实用价值:可以对大型神经网络进行瘦身以便部署到用户端;理论价值:引发对深度... ...
在第一阶段蒸馏teacher的soft loss采用Annealing-KD的LOSS 这里看起来刚开始学习teacher的logit的缩放,并在最后一个epoch直接学习Teacher的logit,其中z(x)代表teacher和student的logits。如图所示,每经过一个epoch,teacher模型的logits会逐渐恢复成原始的分布。 个人理解 方法还是挺新颖的,不同学习传统的soft logit,而是采...
导读:知识蒸馏是一种模型压缩常见方法,模型压缩指的是在teacher-student框架中,将复杂、学习能力强的网络学到的特征表示“知识”蒸馏出来,传递给参数量小、学习能力弱的网络。本文对17、18年知识蒸馏的最新进展进行简评,作者把内容分成2到3部分,以下是第一部分。
教师网络比较大,把知识传递给小的学生网络。 落地部署的时候用小模型。 知识的表示与迁移 用hard targets 训练是不科学的,因为马和驴有相似性。喂到图像分类的网络输出的soft targets结果就比较科学了,因此可以用来训练学生网络,包含更多信息。 T- 蒸馏温度,T越高越soft。
前文(【科普】联邦知识蒸馏概述与思考)提到知识蒸馏是一种模型压缩方法,通过利用复杂模型(Teacher Model)强大的表征学习能力帮助简单模型(Student Model)进行训练,主要分为两个步骤: CV君 2022/04/18 1.2K0 【论文解读】无需额外数据、Tricks、架构调整,CMU开源首个将ResNet50精度提升至80%+新方法 dataepochlabel ...
知识蒸馏使用的是Teacher—Student模型,其中teacher是“知识”的输出者,student是“知识”的接受者。知识蒸馏的过程分为2个阶段: 1.原始模型训练: 训练"Teacher模型", 它的特点是模型相对复杂,可以由多个分别训练的模型集成而成。 2.精简模型训练: 训练"Student模型", 它是参数量较小、模型结构相对简单的单模型。
通常来讲,教师模型(teacher model)是一个预训练的大模型,学生模型(student model)是压缩后的轻量级小模型。在训练过程中,损失函数(Loss function)由两部分损失(loss)加权组成,一部分是 soft loss,另一部分是 hard loss。Soft loss 是由学生网络预测的 soft predictions 与教师网络预测的 soft labels/targets 计算...