论文笔记:A Gift from Knowledge Distillation

本文探讨了CVPR2017中关于知识蒸馏的研究,利用FSP矩阵作为迁移学习的表示,实现学生网络对教师网络的快速优化,提升收敛速度并减少计算资源。实验表明,这种方法在神经网络小型化和迁移学习中表现出色。

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来源

CVPR2017

名词解释

迁移学习

迁移学习的效果与知识的表示是很相关的。

Because a DNN uses many layers sequentially to map from the input space to the output space, the flow of solving a problem can be defined as the relationship between features from two layers.

Gramian Matrix格莱姆矩阵

Gramian矩阵是通过计算一组特征向量的内积进行生成的,包含了两个向量之间的方向关系,可以用来表示文理特征。

FSP matrix

The extracted feature maps from two layers are used to generate the flow of solution procedure (FSP) matrix. The student DNN is trained to make its FSP matrix similar to that of the teacher DNN

本文中的FSP矩阵的计算与Gramian矩阵的计算是类似的。我们计算GramianMatrix是跨层计算的。而传统Gramian Matrix是在一个层内的features之间进行计算的。如下图所示。

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