def distillation(y, labels, teacher_scores, temp, alpha): return nn.KLDivLoss()(F.log_softmax(y / temp, dim=1), F.softmax(teacher_scores / temp, dim=1)) * ( temp * temp * 2.0 * alpha) + F.cross_entropy(y, labels) * (1. - alpha) 我们这里写一下这个公式: KLDivLoss(log...
distillation_type == 'none': return base_loss elif self.distillation_type == 'soft': # 使用KL散度(Kullback-Leibler divergence)来计算学生模型和教师模型输出的软标签之间的损失 T = self.tau distillation_loss = F.kl_div( F.log_softmax(output_kd / T, dim=1), F.log_softmax(teacher_outputs...
一、知识蒸馏的含义 知识蒸馏(Knowledge Distillation)是一种用于模型压缩和迁移学习的技术,通过将一个复杂模型(称为教师模型)的知识传递给一个较小的模型(称为学生模型),从而使得学生模型能够达到接近教师模型的性能。 具体方法:知识蒸馏的方式就是将Teacher Network输出的soft label作为标签来训练Student Network。比如...
也称为知识蒸馏(knowledge distillation)，是一种利用预训练的“教师”网络来加速训练并提高神经网络收敛速...
3. Knowledge Distillation 这里我的想法是通过搭建两个神经网络,一个大网络一个小网络,查看小网络知识蒸馏前后的效果。ps:这里的大神经网络模型也可以有CNN模型替换 import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimimport torch.nn.functional as Ffrom torchvision import datasetsfrom torchvision impor...
loss就选择CrossEntropyLoss()，soft_loss可以选择相对熵KLDivLoss()、MseLoss()。
GitHub地址:https://github.com/peterliht/knowledge-distillation-pytorch total loss的Pytorch代码如下,引入了精简网络输出与教师网络输出的KL散度,并在诱导训练期间,先将teacher network的预测输出缓存到CPU内存中,可以减轻GPU显存的overhead: defloss_fn_kd(outputs, labels, teacher_outputs, params): ...
GitHub地址:https://github.com/peterliht/knowledge-distillation-pytorch 这篇文章将Total loss重新定义如下: Total loss的PyTorch代码如下,引入了精简网络输出与教师网络输出的KL散度,并在诱导训练期间,先将Teacher network的预测输出缓存到CPU内存中,可以减轻GPU显存的Overhead: ...
python def kl_div(x, y): return y * (torch.log(y) - x) x = torch.randn(2, 3) y = torch.randn(2, 3).abs() + 1 loss1 = F.kl_div(x, y, reduction="none") loss2 = kl_div(x, y)这时, 出来的结果长这样highlighter- tensor([[-1.5965, 2.2040, -0.8753], [ 3.9795, ...