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...
论文链接:From Knowledge Distillation to Self-Knowledge Distillation: A Unified Approach with Normalized Loss and Customized Soft Labels 源码链接:github.com/yzd-v/cls_KD 解决的问题 蒸馏是用教师模型的logits指导学生模型,自蒸馏则不需要教师模型。但先前的工作中,学生模型无法充分利用软标签学习,同时生成软标...
allttao llttao[translate] alook out around 看[translate] aMany feeling only in experience will understand after the change of the self only in the mill will slowly get distillation 在自已的仅变动在磨房将慢慢地得到蒸馏之后,许多仅感觉在经验将了解[translate]...
我们这个工作提出了一种自集成和自蒸馏的fine-tuning方法,在不引入外部资源和不显著增加训练时间的前提下,可以进一步增强微调的效果。自蒸馏(Self-Distillation)是指自己蒸馏到自己,Teacher Model就是Student Model的集成版本,称为自集成(Self-Ensemble)。好的teacher可以教出更好的学生,而好的学生可以进一步集成为更好...
Towards Compact Single Image Super-Resolution via Contrastive Self-distillation 利用对比自蒸馏实现超分加速 (IJCAI 2021) 原创论文解读,首发于GiantPandaCV公众号,禁止其他任何形式的转载! 背景Background 卷积神经网络在超分任务上取得了很好的成果,但是依然存在着参数繁重、显存占用大、计算量大的问题,为了解决这些...
head数目都不需要一样了,通过蒸馏query、key和value的多头自注意力关系;另外不同于V1版本的助手机制(teacher蒸馏给助手、助手再蒸馏给student),本文直接将teacher模型的中上层(upper-middle layer)蒸馏到student(这点和Marginal Utility Diminishes: Exploring the Minimum Knowledge for BERT Knowledge Distillation(ACL ...