比如用 MAE 训练的 ViT-L 比普通监督训练的模型在 ImageNet 上的分类效果提升 3.3%，但是用 MAE 训练的 ViT-T 比普通监督训练的模型在 ImageNet 上的分类效果降低了 0.6%。在这篇工作中我们提出了 TinyMIM，其在保持 ViT 结构不变并且不修改结构引入其他归纳偏置（inductive bias）的基础上、用蒸馏的方法迁...
目标是利用来自L和L-ViT作为“教师”的知识蒸馏,以减少小型模型Nano-noAug和Nano-ViT-noAug中的“假阳性”率,这些小型模型被指定为“学生”。表2显示,KD有效地降低了“假阳性”率。此外,ViT层进一步减少了学生模型中的“假阳性”。具体来说,对于Nano-noAug,基础模型将“假阳性”降低了约0.3%,而ViT变体则降低...
对于ViT出现的一众问题,DeiT使用知识蒸馏的方法,一方面自己对照ground truth数据进行训练,另一方面让RegNet作为自己的老师进行训练,并使用了warmup, label smoothing和droppath等tricks。 除去使用了knowledge distillation,在训练中,作者还使用了数据增强,超参数调整等tricks。 知识蒸馏 简单来说就是用teacher模型去训练studen...
密切遵循Hinton的原始蒸馏配置,发现如果操作正确,它惊人地有效;如图1所示作者将蒸馏解释为匹配教师和学生实现的函数的任务。通过这种解释发现对模型压缩的知识蒸馏的2个关键原则。 首先,教师和学生模型应该处理完全相同的输入图像,或者更具体地说,相同的裁剪和数据增强; 其次,希望函数在大量的支撑点上匹配,以便更好地推广。
Title题目Semi-supervised ViT knowledge distillation network with style transfer normalization for colorectal liver metastases survival prediction半监督ViT知识蒸馏网络与风格迁移标准化在结直肠肝转移生存预测中的应用01文献速递介绍结直肠肝转移(CLM)是一个常见且致命的疾病,癌细胞从结肠或直肠扩散至肝脏(Xi和Xu,2021...
Training data-efficient image transformers & distillation through attentionYouTuBe 作者频道:https://www.youtube.com/@phdvlog2024PS:大家如果对视频有疑问或者想和大佬进行讨论,欢迎大家移步油管。PPS:我创建了一个QQ群,欢迎大家进来,在群里讨论分享,大佬
针对上述问题,本文提出了1种高精度、轻量化的花卉分类方法(ConvTrans-ResMLP),通过结合Transformer模块和残差MLP(multi-layer perceptron) 模块实现对花卉图像的全局特征提取,并在Transformer模块中加入卷积计算使得模型仍保留提取局部特征的能力;同时,为了进一步将花卉分类模型部署到边缘设备中,本研究基于知识蒸馏技术实现对...
02:28 喝老存新,酒友们想省点钱喝到更好的酒,专家有什么建议吗? 02:36 腰斩!狗年茅台价格跌到脚底板,3K多的生肖酒你动心了吗? 03:01 几万几十万的酒,当年有多便宜?茅台收藏家的豪横你羡慕吗? 02:39 风评越差粉丝越买?为何潘嘎还能带货?真相突破想象 03:05 喝白酒要醒酒,但老酒经不起长时间醒?
在这篇工作中我们提出了 TinyMIM,其在保持 ViT 结构不变并且不修改结构引入其他归纳偏置(inductive bias)的基础上、用蒸馏的方法迁移大模型上的知识到小模型。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2301.01296.pdf 代码地址:https://github.com/OliverRensu/TinyMIM ...
在这篇工作中我们提出了 TinyMIM,其在保持 ViT 结构不变并且不修改结构引入其他归纳偏置(inductive bias)的基础上、用蒸馏的方法迁移大模型上的知识到小模型。 一、研究动机 掩码建模(MIM, MAE)被证明是非常有效的自监督训练方法。然而,如图 1 所示,MIM 对于更大的模型效果相对更好。当模型很小的时候(比如 ViT...