- 简介知识蒸馏是一种吸引人的方法,可以学习紧凑的深度神经网络,它通过从复杂的教师模型中提取知识来学习轻量级的学生模型。基于注意力的知识蒸馏是一种特定形式的中间特征为基础的知识蒸馏,它使用注意机制来鼓励学生更好地模仿教师。然而,大多数先前的基于注意力的蒸馏方法在空间域中执行注意力,这主要影响输入图像中的局部区域。当我们需要捕捉更广泛的上下文或全局信息以实现有效的知识转移时,这可能是不足够的。在频率域中,由于每个频率都是由空间域中所有像素决定的,因此它可以包含有关图像的全局信息。受频率域的好处启发,我们提出了一个新的模块,它在频率域中作为注意机制。该模块由一个可学习的全局滤波器组成,可以在教师特征的指导下调整学生特征的频率,从而鼓励学生特征具有与教师特征相似的模式。然后,我们通过利用所提出的频率注意力模块,提出了一个增强的知识审查蒸馏模型。在图像分类和目标检测基准数据集上,使用各种教师和学生架构进行的广泛实验表明,所提出的方法优于其他知识蒸馏方法。
- 图表
- 解决问题本论文旨在解决通过频域注意力机制进行知识蒸馏时,传统的空间域注意力机制无法获取全局信息的问题。同时,论文还试图通过知识蒸馏来学习轻量级的深度神经网络。
- 关键思路论文提出了一种基于频域注意力机制的知识蒸馏模块,通过引导学生模型的特征向老师模型的特征靠拢,从而学习到更加紧凑的模型。相比于传统的空间域注意力机制,该方法可以获取全局信息,提高知识迁移的效果。
- 其它亮点论文的实验结果表明,该方法在多个图像分类和目标检测基准数据集上都优于其他知识蒸馏方法。此外,论文还提供了丰富的实验设计和开源代码,方便其他研究者进行进一步的研究。
- 在相关研究方面,最近的一些研究包括《Distilling the Knowledge in a Neural Network》、《FitNets: Hints for Thin Deep Nets》等。
沙发等你来抢
去评论
评论
沙发等你来抢