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,
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...
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。同时，大模型具有更多的参数，因此需要更多的计算资源和时间来训练。这使得在部署和维护的过程中变得更加困难。此外，大模型容易过拟合，导致其泛化能力下降。为了避免这些问题，可以使用知识蒸馏技术来训练...
2. Mean Teacher解析 为了克服时序集成(Temporal Ensembling)的局限性,我们采用平均模型权重而不是平均模型预测的方法。由于教师模型是连续若干训练step产生的学生模型的平均值,我们称之为平均教师方法。平均模型权重往往会产生一个比直接使用最终权重更精确的模型。教师模型使用学生模型的EMA权重,而不是与学生模型共享权重...
Mean-teacher模型原文是一种用于半监督学习的创新方法 。该原文旨在提升模型在有限标注数据下的性能表现 。模型核心是引入教师模型来指导学生模型的学习 。教师模型参数更新采用指数移动平均方式 。这种更新方式让教师模型参数变化较为平滑 。学生模型则以常规的随机梯度下降更新 。文中通过一致性损失来约束教师与学生模型...
MeanTeacher这一模型的核心思想是:模型既充当学生,又充当老师。作为老师,用来产生学生学习时的目标;作为学生,则利用教师模型产生的目标来进行学习。而教师模型的参数是由历史上...时才能更新到模型中。由此带来两个问题: 大数据集下,模型更新缓慢; 无法实现模型的在线训练; 这一模型的核心思想是:模型既充当学生,又...
Teacher模型是由芬兰的一家AI初创公司在2018年提出,该模型是在TemporalensemblingModel的基础上发展而来,其核心出发点仍然是一致性正则。希望使用利用未标记数据的正则化方法,有效减少在半监督学习中的过度适应。MeanTeacher模型主要想解决TemporalensemblingModel的一个突出问题,即无标签数据的信息只能在下一次 epoch ...
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...
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...