虽然L^{feat}_{KD}强化了过去任务数据的重要组成部分,但它的强正则性抑制了模型的学习新任务的能力。另一方面L^{feat}_{KD}并不抑制新任务的学习,可能导致真实数据和合成数据的bias。 因此,作者提出了一种重要性加权特征蒸馏,它只强化了过去任务数据中最重要的组成部分,同时允许不那么重要的特性来适应新任务。表...
Revisiting Data-Free Knowledge Distillation with Poisoned Teachers a. 作者旨在揭示在数据不可用的知识蒸馏(KD)中,不可靠的预训练模型可能带来的安全风险,并提出了一种名为Anti-Backdoor Data-Free KD (ABD)的防御方法来减轻潜在后门被传递的风险。 b. 这件事的难点在于如何在没有原始训练数据的情况下,确保从大...
KD/Knowledge Distillation https://zhuanlan.zhihu.com/p/102038521 Knowledge Distillation,简称KD,顾名思义,就是将已经训练好的模型包含的知识(”Knowledge”),蒸馏(“Distill”)提取到另一个模型里面去。今天,我们就来简单读一下这篇论文,力求用简单的语言描述论文作者的主要思想。在本文中,我们将从背景和......
在MySQL中,data_free是指表空间中未被使用的数据块的数量,它用于记录表空间中空闲的数据块数量,以便数据库管理系统可以有效地管理和分配存储空间。 详细解释: 表空间是MySQL中用于存储数据的逻辑单位,类似于关系型数据库中的表,每个表空间由一系列的数据文件组成。
Knowledge Distillation (KD) has made remarkable progress in the last few years and become a popular paradigm for model compression and knowledge transfer. However, almost all existing KD algorithms are data-driven, i.e., relying on a large amount of original training data or alternative data, ...
However, the security of the synthetic or out-of-distribution (OOD) data required in data-free KD is largely unknown and under-explored. In this work, we make the first effort to uncover the security risk of data-free KD w.r.t. untrusted pre-trained models. We then propose Anti-Back...
# g-steps is the number of iterations in synthesizing python datafree_kd.py --batch_size 512 --synthesis_batch_size 400 --lr 0.2 --gpu 0 --warmup 20 --epochs 120 \ --dataset cifar100 --method nayer --lr_g 4e-3 --teacher wrn40_2 --student wrn16_2 --save_dir run/c100w402...
在实践层面，文章提出了一种创新的实验步骤：首先，使用少量或合成数据进行预训练，然后通过教师学生结构进行知识蒸馏，损失函数包括传统的KD loss和IQ loss，同时辅以数据增强，以提升模型的性能。然而，实验结果和潜在的局限性仍然是我们关注的焦点。尽管无数据蒸馏带来了令人振奋的前景，但它仍在探索的道路...
,Hinton等人[2]首次提出神经网络中的知识蒸馏(KnowledgeDistillation, KD)技术/概念。较前者的一些工作[3-4],这是一个通用而简单的、不同的模型压缩技术。具体而言,第一,与...学生网络的输出logits计算蒸馏损失/KL散度,见[2]中的(4)式,一部分是拿学生网络的输出和数据标签计算交叉熵损失。Hinton等人的工作以手...
Knowledge Distillation (KD) has made remarkable progress in the last few years and become a popular paradigm for model compression and knowledge transfer. However, almost all existing KD algorithms are data-driven, i.e., relying on a large amount of original training data or alternative data, ...