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训练...
Mean Teachers是2018年提出的一种半监督学习算法,该算法是针对Temporal Ensembling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...
这是因为初始时 student 模型训练的很快,而 teacher 需要忘记之前的、不正确的 student 权重;在 student 提升很慢的时候, teacher 记忆越长越好。 此段内容参考:半监督学习:Π-Model、Temporal Ensembling、Mean Teacher 其实如果讲述个人想法,我觉得teacher model的存在会让student model的更新速度变慢(因为上图中的c...
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...
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 ...
和Temporal无比相似的公式,差异只在于上面的Z是模型输出,下面的θ是模型参数, 同样当α=0的时候,Mean Teacher也退化成Π-MODEL。 所以训练过程如下 student模型对每个随机增强后的样本计算输出 每个step,student模型权重会移动更新teacher模型的权重 更新后的teacher模型对相同样本随机增强后计算输出 ...
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 ...
从理论角度来看,"Mean teacher" 框架可以被视为一种半监督学习的正则化方法,通过老师网络的输出来平滑化模型的预测,从而提高模型的泛化能力。这种方法还可以被看作是一种知识蒸馏(knowledge distillation)的形式,因为老师网络的知识被传递给了学生网络。 从实际应用的角度来看,"Mean teacher" 框架已经在图像分类、语音...
为了克服这个问题,我们提出了均值教师法,这是一种平均模型权重而不是标记预测的方法。作为一个额外的好处,Mean Teacher提高了测试的准确性,并使训练比时序集成使用更少的标签。在不改变网络结构的情况下,Mean Teacher在使用250个标签的SVHN上实现了4.35%的错误率,优于使用1000个标签训练的时序集成。我们还表明,良好...
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。