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Similarity-Preserving Knowledge Distillation

Motivation

下图可以发现，语义相似的输入会产生相似的激活。这个非常好理解，这个C维的特征向量可以代表该输入的信息

因此本文根据该观察提出了一个新的蒸馏loss，即一对输入送到teacher中产生的特征向量很相似，那么送到student中产生的特征向量也应该很相似，反义不相似的话同样在student也应该不相似。

该loss被称为Similarity-preserving，这样student不用去mimic teacher的特征空间，而只用在自己的特征空间保持成对的相似度就好
Similarity-Preserving Knowledge Distillation_第1张图片
横坐标：0-1000为1000个类别为0的图片，1000-2000为1000个类别为1的图片，同理以此类推

纵坐标：WideResNet-16-2在CIFAR10test集上最后一个卷积层在channel上平均激活，WHC → C维向量(图中是采样了部分通道)

Method

在这里插入图片描述
Qs: (b, chw)，Gs: (b, b)，然后进行L2 norm

以下为4个batch的可视化，每个batch包含128个样本

可以看到每个batch之间的相似度在student和teacher表现是一致的
在这里插入图片描述
Similarity-Preserving Knowledge Distillation_第2张图片
Similarity-preserving Loss：

l，l’ 为对应的层，每个block的最后一层
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
传统的KD
在这里插入图片描述
优势：

  • 不用mimic teacher的特征空间，当teacher训练的资源已不可获取时，这时只用模仿teacher在目标域样本之间预测的相似度

扩展应用：
和pretrain finetuning联系起来做Transfer learning

  • 用已有的模型做pretrain
  • 然后finetuning时用CE 和 SP loss

semisupervised

  • 有label的地方用CE
  • 无label的地方用SP

Experiments

Win：loss，和AT的胜负比
Similarity-Preserving Knowledge Distillation_第3张图片
在这里插入图片描述

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