Centering and Sharpening 在自监督学习中,mode collapse是指网络的学习过程中出现了多样性减少的现象。当网络学习到一组特征表示时,会出现多个输入数据映射到相同特征的情况,即模式坍塌。这种现象通常由于网络在优化过程中陷入了局部最优解,只考虑到一部分数据的特征表示,忽略了其它数据的模式和特征,从而导致了多样性缺...
Centering and Sharpening 在DINO 论文中,还有两个不得不提的点便是Centering和Sharpening,这是用于防止模式崩塌的两种有效方式。 在自监督学习中,mode collapse 是指网络的学习过程中出现了多样性减少的现象。具体来说,当网络学习到一组特征表示时,往往会出现多个输入数据映射到相同的特征表示的情况,这就是所谓的模式...
DINO Flow Centering and Sharpening 在DINO 论文中,还有两个不得不提的点便是Centering和Sharpening,这是用于防止模式崩塌的两种有效方式。 在自监督学习中,mode collapse 是指网络的学习过程中出现了多样性减少的现象。具体来说,当网络学习到一组特征表示时,往往会出现多个输入数据映射到相同的特征表示的情况,这就是...
当仅采用sharpening或centering策略时，KL散度直接为0，这预示着性能的崩溃。具体而言，采用sharpening策略时，教师输出的熵将为0；而采用centering策略时，教师输出的摘为空。这表明这两种操作方式都会引发不同类型的性能问题。图6：坍塌现象研究观察图6，我们可以深入研究训练过程中教师输出的熵和KL散度的变化情况。当...
Centering and Sharpening 在DINO 论文中,还有两个不得不提的点便是Centering和Sharpening,这是用于防止模式崩塌的两种有效方式。 在自监督学习中,mode collapse 是指网络的学习过程中出现了多样性减少的现象。具体来说,当网络学习到一组特征表示时,往往会出现多个输入数据映射到相同的特征表示的情况,这就是所谓的模式...
@staticmethoddefdistillation_loss(student_output, teacher_output, center, tau_s, tau_t):"""Calculates distillation loss with centering and sharpening (function H in pseudocode)."""# Detach teacher output to stop gradients.teacher_output...
Calculates distillation losswithcentering andsharpening(functionHinpseudocode).""" # Detach teacher output to stop gradients.teacher_output=teacher_output.detach()# Center and sharpen teacher's outputs teacher_probs=F.softmax((teacher_output-center)/tau_t,dim=1)# Sharpen student's outputs ...
Calculates distillation losswithcentering andsharpening(functionHinpseudocode).""" # Detach teacher output to stop gradients.teacher_output=teacher_output.detach()# Center and sharpen teacher's outputs teacher_probs=F.softmax((teacher_output-center)/tau_t,dim=1)# Sharpen student's outputs ...
Centering and Sharpening is used to stabilize the model output, centering helps in One dimension domination issue, where sharpening helps with the Uniform distribution issue.DINO: A Powerful Multi-Purpose ModelBelow are the few example where the DINO model can be used,...
可以发现,当只使用 sharpening 或者centering 策略时,KL 散度都直接为0,代表崩溃。当只使用 sharpening 时,教师输出的熵为0;当只使用 centering 时,教师输出的熵为 −log1/K 。表明这两种操作都会导致不同形式的崩溃。 图6:坍塌现象研究编辑于 2023-12-19 11:21・IP 属地中国香港...