DeiT：使用Attention蒸馏Transformer

2021-09-24 本文已影响0人 pprpp

题目：Training data-efficient image transformers & distillation through attention

【GiantPandaCV导语】Deit是一个全Transformer的架构，没有使用任何的卷及操作。其核心是将蒸馏方法引入VIT的训练，引入了一种教师-学生的训练策略，提出了token-based distillation。有趣的是，这种训练策略使用卷积网络作为教师网络进行蒸馏，能够比使用transformer架构的网络作为教师取得更好的效果。

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简介

之前的ViT需要现在JFT-300M大型数据集上预训练，然后在ImageNet-1K上训练才能得到出色的结果，但这借助了额外的数据。

ViT文中也表示：“do not generalize well when trained on insufficient amounts of data”数据量不足会导致ViT效果变差。

针对以上问题，Deit核心共享是使用了蒸馏策略，能够仅使用ImageNet-1K数据集就就可以达到83.1%的Top1。

文章贡献如下：

仅使用Transformer，不引入Conv的情况下也能达到SOTA效果。
提出了基于token蒸馏的策略，这种针对transformer的蒸馏方法可以超越原始的蒸馏方法。
Deit发现使用Convnet作为教师网络能够比使用Transformer架构取得更好的效果。

知识蒸馏

Knowledge Distillation（KD）最初被Hinton提出，与Label smoothing动机类似，但是KD生成soft label的方式是通过教师网络得到的。

KD可以视为将教师网络学到的信息压缩到学生网络中。还有一些工作“Circumventing outlier of autoaugment with knowledge distillation”则将KD视为数据增强方法的一种。

KD能够以soft的方式将归纳偏置传递给学生模型，Deit中使用Conv-Based架构作为教师网络，将局部性的假设通过蒸馏方式引入Transformer中，取得了不错的效果。

本文提出了两种KD:

Soft Distillation: 使用KL散度衡量教师网络和学生网络的输出，即Hinton提出的方法。

${L}_{\text {global }}=(1-\lambda) {L}_{{CE}}\left(\psi\left(Z_{{s}}\right), y\right)+\lambda \tau^{2} {KL}\left(\psi\left(Z_{{s}} / \tau\right), \psi\left(Z_{{t}} / \tau\right)\right)$

其中 $Z_s，Z_t$ 分别代表学生网络的logits输出和教师网络的logits输出。

Hard-label Distillation: 本文提出的一个KD变体，将教师网络得到的hard输出作为label，即 $y_t=argmax_cZ_t(c)$ ，该方法是无需调参的。

${L}_{\text {global }}^{\text {hardDistill}}=\frac{1}{2} {L}_{{CE}}\left(\psi\left(Z_{s}\right), y\right)+\frac{1}{2} {L}_{{CE}}\left(\psi\left(Z_{s}\right), y_{{t}}\right)$

Deit蒸馏过程

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在ViT架构基础上引入了Distillation token，其地位与Class token相等，并且参与了整体信息的交互过程。

Distillation token让模型从教师模型输出中学习，文章发现：

最初class token和distillation token区别很大，余弦相似度为0.06
随着class 和 distillation embedding互相传播和学习，通过网络逐渐变得相似，到最后一层，余弦相似度为0.93

实验

Deit模型follow了Vision Transformer的设置，训练策略有所不同，仅使用Linear classifier，而不是用MLP head。

本文提出了Deit的系列模型：

Deit-B：代表与ViT-B有相同架构的模型
Deit-B|384 : 代表对Deit-B进行finetune，分辨率提升到384
Deit-S/Deit-Ti：更小的模型，修改了head数量。

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实验1： 选取不同教师网络的效果

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可以发现使用RegNet作为教师网络可以取得更好的性能表现，Transformer可以通过蒸馏来继承归纳偏差。

同时还可以发现，学生网络可以取得超越老师的性能，能够在准确率和吞吐量权衡方面做的更好。

PS:不太明白这里对比的时候为何不选取ViT-H(88.5%top1)作为教师模型？

实验2： 测试不同蒸馏方法

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实验证明：hard-label distillation能够取得更好的结果。

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实验3： 与SOTA模型进行比较

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训练细节

使用truncated normal distribution来进行初始化
soft蒸馏参数： $\tau=3,\lambda=0.1$
数据增强：Autoaugment,Rand-augment,random erasing,Cutmix,Mixup,Label Smoothing等
训练300个epoch需要花费37个小时，使用两个GPU

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回顾

问: 为什么不同架构之间也可以蒸馏？蒸馏能够将局部性引入transformer架构吗？

答：教师模型能够将归纳偏置以soft的方式传递给学生模型。

问: 性能增强归功于蒸馏 or 复杂度数据增强方法？

答：蒸馏策略是有效的，但是相比ViT，Deit确实引入了非常多的数据增强方法，直接与ViT比较还是不够公平的。Deit测试了多种数据增强方法，发现大部分数据增强方法能够提高性能，这还是可以理解为Transformer缺少归纳偏置，所以需要大量数据+数据增强。

DeiT：使用Attention蒸馏Transformer

简介

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Deit蒸馏过程

实验

训练细节

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