(DR-KD)Regularizing Class-wise Predictions via Self-knowledge Distillation

发布平台：2020CVPR

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9157224

代码链接：https://github.com/alinlab/cs-kd

创新点

提出一种新的正则化方法来惩罚相似样本之间的预测分布，在训练过程中提取了同一标签的不同样本之间的预测分布，迫使它以类的方式产生更有意义的和一致的预测（通过约束相同类别的样本要输出尽可能相似的结果）。减轻了过度自信的预测，并减少了类内的变化。

传统正则化：基于图像输出的正则化。
本文正则化：基于类的输出正则化，即选取相同类别的不同图像。

传统知识蒸馏：利用相同样本经过两个网络(教师和学生)的输出。
本文知识蒸馏：利用相同类的不同样本经过相同网络的输出。

损失函数

输入和另一个随机采样的 具有相同的标签。和表示相同的标签文件。

KL表示Kullback-Leibler（KL）散度。

举例：和都是两张猫的照片，具有相同的类别，具体的猫的大小、位置、品种、颜色…可以不同。

总损失

是标准交叉熵损失，是类正则化的损失权重。注意，我们将温度的平方乘以原始KD。