paper：Be Your Own Teacher: Improve the Performance of Convolutional Neural Networks via Self Distillation
official implementation： https://github.com/luanyunteng/pytorch-be-your-own-teacher
前言
知识蒸馏作为一种流行的压缩方法，通过让参数较少的学生模型学习参数量更大的教师模型的知识，可以有效提高学生模型的性能，甚至比教师模型更好，在实际应用中用学生模型替代教师模型从而实现压缩和加速的效果。
但是存在两个问题，一是知识传递的效率较低，学生模型很难学习到教师模型的所有知识，通过蒸馏后性能优于教师模型的情况仍是极少数。二是如何设计和训练合适的教师模型仍是一个难题，现有的蒸馏方法需要大量的实验来找到教师模型的最优架构，非常耗时。
本文的创新点
为了克服传统蒸馏的缺点，本文提出了一种新的自蒸馏架构。和传统蒸馏需要两个步骤即首先训练一个教师模型，然后将知识从教师模型蒸馏到学生模型的方法不同，本文提出的方法只需要一步，训练点直指学生模型，大大减少了训练时间（比如在CIFAR100上，从26.98个小时到5.87个小时，速度快了4.6倍），同时获得了更高的精度（比如ResNet50从传统蒸馏的79.33%的精度提升至81.04%）。
方法介绍
完整的架构如下图所示
以 ResNet50为例，根据深度将其分为四个部分，在每部分后接一个分类器，这个分类器由一个bottleneck、一个全连接层、一个softmax层构成，该分类器只在训练时使用，推理时可以去掉。bottleneck的作用是为了减轻每个浅层分类器之间的影响，并与hints（即特征图）之间计算L2损失。在训练阶段，每个浅层的分类器可以当做学生模型，深层的当做教师模型，从而实现知识的蒸馏。
训练过程中一共有三种损失：
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标签之间的交叉熵损失。不仅是最深层即原本模型最终的分类输出，每个浅层分类器的softmax输出也与标签计算CE损失，通过这种方式，隐含在数据集中的知识直接从标签引入到所有的分类器中。
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KL散度损失。计算学生和教师softmax之间的散度损失。注意教师只有一个，即最深层的输出。
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和hints之间的L2损失。通过计算最深层分类器和每个浅层分类器特征之间的L2损失，引入feature map中的implicit knowledge，使得每个浅层分类器的bottleneck中的特征图都去拟合最深层分类器bottleneck中的特征图。
完整的损失如下所示
其中 \(\lambda\) 和 \(\alpha\) 是平衡各项损失的权重超参，对于最深层分类器 \(\lambda\) 和 \(\alpha\) 都为0。
实验结果
Compared with Standard Training
在CIFAR100和ImageNet上的结果分别如表1、2所示，其中集成结果通过对各个分类器输出加权求和得到。
从结果可以看出
- 通过自蒸馏，所有网络的精度都得到了提升。CIFAR100上评价提升了2.65%，ImageNet上平均提升了2.0.%。
- 网络越深，性能提升越大。比如ResNet101提升了4.05%，ResNet18提升了2.58%。
- 一般来说集成结果在CIFAR100上提升较大，在ImageNet上提升较小，这可能是由于浅层分类器的精度损失较大。
- 分类器的深度在ImageNet中起着更重要的作用，这表明对于复杂任务网络的冗余较小。
Compared with Distillation
与其他蒸馏方法的对比如表3所示，可以看出本文提出的自蒸馏获得了最高的精度。同时如图1所示，因为不用通过实验选择合适的教师模型以及训练教师模型，整个训练时长也大大减小。
Compared with Deeply Supervised Net
深度监督网络和自蒸馏的最大区别是，自蒸馏不仅是用标签训练浅层分类器，还以深层分类器作为教师模型进行知识的蒸馏。结果对比如表4所示，可以看出，自蒸馏在每个分类器的结果都优于深度监督。
