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...
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...
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)...
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...
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...
Motivation 知识蒸馏一般是由 teacher,student 两个网络组成,teacher 一般是 ResNet 152 这样的大模型,student 一般是 Res50... label,搜的是对某个 teacher 模型最友好的 student 结构,两者的搜索空间是不一样的。 Method 作者用了基于强化学习的 NAS 方法来搜一个 student 模型,同时也限制了智能推荐...
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)...
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-...