实验结果显示，self-distillation不仅在性能上超越传统蒸馏方法，而且与不使用蒸馏直接训练的小模型相比，效果同样出色。此外，浅层模型的训练速度得到了显著提升，显示出良好的加速效果。而且，这种自我蒸馏方法在对抗干扰方面表现出强大的能力。总的来说，作者提出的self-distillation策略展现出新颖且实用的价值...
1.4 Self-distillation: 自蒸馏的方法,不同 prior 模型 P_\bm \phi(\bm x) 中学习有用的信息,而从本模型的 past iteration 参数 P_{{\bm{\theta'}}}(\bm x) 中学习有用的信息。比如,一张图片 \bm x 的两个不同的 data augmentation 版本\bm u,\bm v 。并以此得到它们的输出: \bm v_t^{\...
因此不需要预先训练的self-distillation方法在近几年内引起了广泛的关注。 常见的自我蒸馏主要采用两种思路:一种思路是在训练过程中使用两个一模一样的模型进行相互正则化;另一种思路则是尝试在模型的浅层backbone上连接子分类头,将深层的特征迁移到浅层网络中,从而在一方面降低梯度消失的风险,同时提高模型的性能。这篇...
2. Self-Knowledge Distillation 作者先从最原始的Knowledge Distillation(知识蒸馏)出发,公式如下: p ~ i = e x p ( z i ( x ) / τ ) ∑ j e x p ( z j ( x ) / τ ) (1) \widetilde{p}_i = \frac{exp(z_i(x)/\tau)}{\sum_j exp(z_j(x)/\tau)} \tag{1}pi...
一种全新的batch knowledge ensemble方法,为自蒸馏生成了refined soft target,不过这也是建立在一定的采样方法基础之上的,虽然该方法还挺有意思的,但受限于这个条件显得就没有那么厉害了,因为蒸馏中利用batch之内样本的相似性来作文章真的挺多了,但这个工作是用来生成新的logit,所以我个人感觉还是挺有意思的,而且这篇...
所以,作者提出了第二个模块,self-distillation(自蒸馏),distillation思想最早是hinton在nips14年提出来的。如下图,self-distillation思路是在学习的过程中限制不同旋转角度的平均特征表示和原始图片的特征表示尽可能接近,这里使用KL散度作为相似性度量。 最终,整个方法的优化目标如下:...
所以,作者提出了第二个模块,self-distillation(自蒸馏),distillation思想最早是hinton在nips14年提出来的。如下图,self-distillation思路是在学习的过程中限制不同旋转角度的平均特征表示和原始图片的特征表示尽可能接近,这里使用KL散度作为相似性度量。 最终,整个方法的优化目标如...
在实际物体分类过程中，通过将不同旋转角度的分类结果进行加和，可以有效利用自监督学习的辅助信息，但这也导致测试时间成倍增加。为了解决这一问题，作者提出了自蒸馏（Self-Distillation）模块，旨在学习过程中通过KL散度来限制不同旋转角度的平均特征表示与原始图片特征表示的接近程度，从而提高模型的泛化能力...
Be Your Own Teacher: Improve the Performance of Convolutional Neural Networks via Self Distillation 自蒸馏整体网络结构: network 其中,bottleneck可减轻每个浅分类器之间的影响,添加teacher隐藏层L2 loss,并且使teacher与student网络feature map输出大小一致。
前言 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.02178.pdf 代码地址:https://github.com/autoliuweijie/FastBERT Abstract 目的:提高bert速度,且尽可能减少性能损失 该模型在微调时采用了独特的自蒸馏机制(self-distillation ),从而进一步提高了计算效率,而性能损失却最小。 1、Introduction... 查看原文 ACL2020论文阅读...