知识蒸馏使用的是Teacher—Student模型,其中teacher是“知识”的输出者,student是“知识”的接受者。知识蒸馏的过程分为2个阶段: 1.原始模型训练: 训练"Teacher模型", 它的特点是模型相对复杂,可以由多个分别训练的模型集成而成。 2.精简模型训练: 训练"Student模型", 它是参数量较小、模型结构相对简单的单模型。
对于传统的多teacher蒸馏student工作,一般对teacher的最后一层平均之后结果作为指导学生训练的信息,这篇文章提出了将多teacher最后一层logit信息以及中间层信息传递给student。 整体的loss函数主要包含了三个部分:公式中第一项表示student的最后一层输出和hard label的ce loss,第二项表示student最后一层输出和多teacher最后...
teacher-student模型是一种机器学习方法,通常用于知识蒸馏(knowledge distillation)任务。该模型的作用是将一个较为复杂的模型作为“老师”,训练一个较为简单的模型作为“学生”,使得学生模型能够像老师模型一样进行任务的预测和分类。这种方法可以用于减少模型大小、提升模型速度及效率、在硬件资源有限的情况下提高模型的可...
通常来讲,教师模型(teacher model)是一个预训练的大模型,学生模型(student model)是压缩后的轻量级小模型。在训练过程中,损失函数(Loss function)由两部分损失(loss)加权组成,一部分是 soft loss,另一部分是 hard loss。Soft loss 是由学生网络预测的 soft predictions 与教师网络预测的 soft labels/targets 计算交...
在深度模型中是如何进行的知识蒸馏呢?首先我们要理解知识蒸馏的整体过程是教师与学生。其中教师网络是知识的输出者,提供知识给学生网络。学生网络是知识的接收者,从教师网络中获取知识。图 6 展示了通用的知识蒸馏算法流程框架。通常来讲,教师模型(teacher model)是一个预训练的大模型,学生模型(student model)是压缩后...
教师网络比较大,把知识传递给小的学生网络。 落地部署的时候用小模型。 知识的表示与迁移 用hard targets 训练是不科学的,因为马和驴有相似性。喂到图像分类的网络输出的soft targets结果就比较科学了,因此可以用来训练学生网络,包含更多信息。 T- 蒸馏温度,T越高越soft。
student model的隐状态 按照知识蒸馏的思路,student模型将会学习teacher模型(或者说用训练好的teacher模型指导student模型的训练),通过训练使它的隐状态接近teacher模型的隐状态。对于teacher模型,定义了一个损失函数——feature loss;对于student模型则设计了两个损失函数——一个是与teacher一样的feature loss,另一个是KD...
在模型训练中,蒸馏训练作为一种高效的知识传递方法,被广泛应用于各种深度学习领域。 蒸馏训练,简单来说,就是通过一个大型的、预训练的“Teacher”模型来指导一个小型的“Student”模型进行训练。这种方法可以在保持模型性能的同时,大幅度减少计算资源和时间成本。然而,传统的蒸馏训练方法在实际应用中仍然存在训练速度慢...
首先,我们需要明确蒸馏的基本概念。蒸馏是将一个复杂模型(Teacher模型)的知识传递给一个简单模型(Student模型)的过程。在这个过程中,Teacher模型会产生一系列的输出,这些输出被传递给Student模型作为软标签。Student模型通过最小化其预测与Teacher模型的软标签之间的差异来学习Teacher模型的知识。然而,蒸馏训练通常需要大量...
知识蒸馏,teacher—student模型的思考 这个方向的学术源头是Rich Caruana2014年的作品《Do Deep Nets Really Need to be Deep?》,后来经过Hinton的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》发扬光大。实用价值:可以对大型神经网络进行瘦身以便部署到用户端;理论价值:引发对深度... ...