作者还做了对比试验,不加 Distillation Token,而是再加一个 Class Token,相当于有两个分类头,两个 Token 独立且随机初始化,实验发现他们最终收敛后两个分类 Token 的相似度达到 0.999,并且性能更弱,这样证明了加入 Distillation Token 的意义。
为了证明 Distillation Token 的有效性,而不是只由于多了一个 Token 或者说多了一个可学习参数导致的,作者还做了对比试验,不加 Distillation Token,而是再加一个 Class Token,相当于有两个分类头,两个 Token 独立且随机初始化,实验发现他们最终收敛后两个分类 Token 的相似度达到 0.999,并且性能更弱,这样证明了...
为了证明 Distillation Token 的有效性,而不是只由于多了一个 Token 或者说多了一个可学习参数导致的,作者还做了对比试验,不加 Distillation Token,而是再加一个 Class Token,相当于有两个分类头,两个 Token 独立且随机初始化,实验发现他们最终收敛后两个分类 Token 的相似度达到 0.999,并且性能更弱,这样证明了...
因为引入了额外的蒸馏 Token,而且该 Token 训练任务也是分类,所以实际上 DeiT 在推理时,是将 Class Token 和 Distillation Token 的预测向量求平均,再转换为概率分布。 为了证明 Distillation Token 的有效性,而不是只由于多了一个 Token 或者说多了一个可学习参数导致的,作者还做了对比试验,不加 Distillation Toke...
因为引入了额外的蒸馏 Token,而且该 Token 训练任务也是分类,所以实际上 DeiT 在推理时,是将 Class Token 和 Distillation Token 的预测向量求平均,再转换为概率分布。 为了证明 Distillation Token 的有效性,而不是只由于多了一个 Token 或者说多了一个可学习参数导致的,作者还做了对比试验,不加 Distillation ...
整篇论文的精华在于 1 个简单的操作:对 teacher 的 feature map 做 normalzie !因为网络通过平均池化后的值的分布来完成分类,因此幅值对于分类结果至关重要。通过 normalzie ,feature map 的含义进化为了注意力分布。 而有趣的是,网路仅仅通过学习注意力分布,也就是该看哪些地方,不该看哪些地方,就完成了分类。这...
源代码:github.com/clovaai/attention-feature-distillation 编辑:牛涛 文章argue了现有研究在利用intermediate feature蒸馏时人为的设置学生和教师对齐的点,可能会存在强制让学生学根本学不会的特征。本文利用self-attention机制解决这一问题。 如上图,对学生和教师的特征图做一系列操作后得到q和k,利用q和k之间的相似性...
Knowledge distillation is considered as a training and compression strategy in which two neural networks, namely a teacher and a student, are coupled together during training. The teacher network is supposed to be a trustworthy predictor and the student tries to mimic its predictions. Usually, a ...
Cascaded Attention based …… Cascaded Attention based Unsupervised Information Distillation for Compressive Summarization
knowledge distillationRelation classification is an important task in the field of natural language processing. Today the best-performing models often use huge, transformer-based neural architectures like BERT and XLNet and have hundreds of millions of network parameters. These large neural networks have...