MEAL V2: Boosting Vanilla ResNet-50 to 80%+ Top-1 Accuracy on ImageNet without Tricks∗
原文链接:https://arxiv.org/pdf/2009.08453v1.pdf
代码:https://github.com/szq0214/MEAL-V2
简介
作者提出了一种非常简单高效的提升ResNet网络性能的方案。即:多老师版的知识蒸馏模型加上对抗训练。原理和实现都很简单。如图:
MEAL V2与V1对比实现图相关的loss函数:
学生模型与老师模型的KL loss 老师模型loss 对抗loss效果展示:
实验结果
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