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。

DeiT:使用Attention蒸馏Transformer-风君雪科技博客

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。

[mathcal{L}_{ ext {global }}=(1-lambda) mathcal{L}_{mathrm{CE}}left(psileft(Z_{mathrm{s}}ight), yight)+lambda au^{2} mathrm{KL}left(psileft(Z_{mathrm{s}} / auight), psileft(Z_{mathrm{t}} / auight)ight)
]

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。

[mathcal{L}_{ ext {global }}^{ ext {hardDistill }}=frac{1}{2} mathcal{L}_{mathrm{CE}}left(psileft(Z_{s}ight), yight)+frac{1}{2} mathcal{L}_{mathrm{CE}}left(psileft(Z_{s}ight), y_{mathrm{t}}ight)
]

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:( au=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。

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