了teacher自然有 student,这个概念在知识蒸馏和模型压缩领域经常能看见。MeanTeacher中的student模型就是我们正常训练的模型,而teacher模型的权重则是由...半,速度提升近两倍。TemporalEnsembling的ensembling在哪?通过 EMA来平均之前 epochs的模型的输出,这隐式地利用了集成学习的思想。一个问题,利用EMA 能 ...
Meanteacher模型是一种深度学习模型，旨在通过先前训练好的教师模型来指导学生模型的训练，提高其训练效果。Meanteacher模型最初由Hinton和his colleagues提出，其原理基于知识蒸馏技术，应用于许多自然语言处理任务。Meanteacher模型的原理 在深度学习中，使用大量的数据进行训练。然而，大数据集需要大量的计算资源和时间来进行...
Π-Model、Temporal Ensembling 和 Mean Teacher 三者都是利用一致性正则(consistency regularization)来进行半监督学习(semi-supervised learning)。 一致性正则要求一个模型对相似的输入有相似的输出,即给输入数据注入噪声,模型的输出应该不变,模型是鲁棒的。 目录 Π-Model Temporal Ens... 查看原文 弱监督学习--半...
计算成本大(在一个epoch上更新一次目标标签)提出的改进算法,不同之处是Temporal Ensembling基于时间记忆的Exponential Moving Average(EMA)是在预测结果上,而Mean Teachers是在模型的权重上。且该算法的核心思想是将模型分为教师和学生,老师用来生成学生学习的目标,学生用老师提供的目标来进行学习,而老师模型的权重是通过...
Mean Teacher模型是一种半监督学习的方法,它基于模型集成和教师-学生架构。在这个模型中,教师模型和学生模型是同一个模型的两个不同实例,它们分别在不同的数据子集上进行训练。教师模型的权重是学生模型权重的指数移动平均(EMA),这有助于稳定训练过程并防止过拟合。Mean Teacher模型通过让学生模型预测教师模型产生的伪...
为了克服这个问题,我们提出Mean Teacher,一种平均模型权重而不是标签预测的方法。Mean Teacher在训练时使用比时序集成更少的标签,还能提高测试的准确性。在不改变网络结构的情况下,Mean Teacher在250个标签的SVHN上的错误率为4.35%,优于1000个标签训练的Temporal ensemble。我们还证明了良好的网络架构对性能至关重要。
Mean Teacher框架之所以在半监督学习中表现出色,是因为它具有一些独特的优势和特点: 利用未标记样本信息:Mean Teacher能够充分利用未标记样本的信息,从而扩大训练数据的规模,提高模型的鲁棒性和泛化能力。 减少模型震荡:通过使用Teacher模型的平均预测结果,可以减少模型在未标记样本上的预测震荡,从而稳定训练过程。
meanteacher算法的核心原理是以模型教师为基础,将其知识传递给模型学生。具体流程如下: 1.使用人类专家标记的数据集训练模型教师。 2.使用模型教师对未标记的数据进行预测,生成伪标签。 3.使用伪标签和已标记数据一起训练模型学生。 4.使用模型学生对未标记数据进行预测,生成新的伪标签。 5.通过计算模型教师和模型学...
Π-Model、Temporal Ensembling 和 Mean Teacher 三者都是利用一致性正则(consistency regularization)来进行半监督学习(semi-supervised learning)。 一致性正则要求一个模型对相似的输入有相似的输出,即给输入数据注入噪声,模型的输出应该不变,模型是鲁棒的。
故本文提出了 Mean Teacher,通过平均模型的权重而不是预测的结果来更新 Teacher 模型。 二、方法 本文方法结构框架如图 2 所示 Teacher model 的模型参数是通过 Student model 的模型参数指数移动平均来获得的。 总体过程: 假设有带标签的数据 labeled data ...