Mean Teacher模型通过让学生模型预测教师模型产生的伪标签来学习未标记数据,从而提高模型在监督任务上的性能。 自蒸馏(Self-Distillation)是蒸馏(Distillation)的一种特殊形式。蒸馏是一种知识转移技术,通常用于将大型教师模型的知识转移到小型学生模型。在自蒸馏中,教师模型和学生模型是同一个模型,模型通过预测自己产生的...
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...
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...
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 ...
这种想法其实挺常见的,在lifelong learning中,很多文章都会像这样维护一个模型的变化,相当于“记住了”很多之前的知识。 能够用到online的场景下是mean teacher的一个显而易见的优势,但是为何在普通场景下,相比于temporal ensembling对预测结果的集成,对模型参数做集成可以提升这么多效果,是我暂时想不明白的,理论上可能...
teacher-student network 一个完全连接的回归模型,在被引导和提示层是卷积的情况下,还是会显著增加参数的数量和内存消耗。令Nh,1*Nh,2、Oh分别表示教师网络提示层的空间大小和通道数量。相似的,让Ng,1*Ng,2、Og为...(aT),它是教师的前软最大激活的向量。在这种情况下,教师模型是一个单独的网络,代表了输出...
然而，Temporal Ensembling 存在局限性，尤其在大规模数据集处理上，需要缓存整个训练集的表示，对内存占用提出挑战。而 Mean Teacher 方法则通过引入教师学生模型架构，利用知识蒸馏策略，进一步优化一致性学习过程，旨在提升模型训练效率与性能。Mean Teacher 方法的关键在于，通过教师模型（学生模型参数的指数...
Mean Teacher 顾名思义,就是有一个进行了平均(EMA)的 teacher 模型。有了 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。Mean Teacher 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 student 模型的权重进行 EMA 而得,teacher 模型不参与反向传播(back-propagation)...
Mean Teacher 为了克服temporal ensemble的局限性,我们提出去EMA 模型的weights而不是predictions,这就需要引入teacher-student的 知识蒸馏结构, 由于teacher 模型是student模型的weights的指数移动平均,我们称之为mean teacher(如下图)。 这块儿的理解,确实还是得从PI model 开始看才会比较容易get 到mean teachers 其中的...
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 Fig.1 Π-Model Π-...