因此,通过进行额外的前向传播就能够让mean teacher model中的BN层能够成功维护内部的均值以及标准差变量。这也许刚好能够解释为什么同样是使用了含有BN层的模型作为backbone,有的工作在使用mean teacher的官方实现后却没有遇到崩溃问题。 结语 Batch Normalization与Mean Teacher这两项技术早已被广泛应用于深度学习相关的工作...
Mean Teacher是在Temporal的基础上调整了Ensemble实现的方案。Temporal是对每个样本的模型预测做Ensemble,所以每个epoch每个样本的移动平均才被更新一次,而Mean Teacher是对模型参数做Ensemble,这样每个step,student模型的更新都会反应在当前teacher模型上。 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...
1.3 建立模型 1.4 优化器 2. 动态设置 2.1 断点重训&保存数据 2.2 训练 (1)损失函数 (2)AverageMeterSet (3)学习率调整 (4)设置变量 (5)前向传播 (6)EMA 3. 补充 4. 总结 论文代码链接: GitHub - CuriousAI/mean-teacher: A state-of-the-art semi-supervised method for image recognitiongithub...
它通过将大模型的输出作为小模型的标签来实现。这样,小模型可以更快地训练并获得类似于大模型的性能表现。 Meanteacher模型的原理在于,先在大数据集上训练一个教师模型。然后,在训练学生模型时,使用教师模型的输出作为学生模型的标签。通过这种方式,学生模型可以受益于教师模型的知识,同时保持较小的模型规模和计算需求。
Mean Teacher和训练策略 在本文BCP框架中,有一个教师网络和学生网络。学生网络由SGD优化,教师网络是学生网络的指数移动平均。本文的训练策略包括三个步骤:首先使用标注数据预训练一个模型,然后使用预训练模型作为教师模型为未标注图像产生伪标签。在每一个周期,首先使用SGD优化学生网络参数。最后使用学生参数的指数移动平均...
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...
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...
1.本发明涉及医学图像分割领域,特别是涉及一种使用差异信息的2d mean teacher模型。 背景技术: 2.针对半监督左心房医学图像分割,在半监督左心房医学图像分割任务中大部分的方法均是基于一致性准则来实现的。然而,一部分现有的遵守该原则的半监督方法,为了保证训练的准确性,通常会计算出图像的不确定性,在训练过程中...
首先对参数进行初始化,之后利用参数计算无标签数据的后验概率;然后利用得到的后验概率更新模型参数,再返回step1,循环执行直至模型收敛。这个算法最终会达到收敛,但是初始化对于结果的影响也很大。 3. 半监督低密度分离(Low-density Separation) 低密度分离假设就是假设数据非黑即白,在两个类别的数据之间存在着较为明显...