一分钟带你认识深度学习中的知识蒸馏

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talking_cv 发表于 2020/09/21 15:00:17 2020/09/21
【摘要】 知识蒸馏(knowledge distillation)是模型压缩的一种常用的方法,不同于模型压缩中的剪枝和量化,知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型,利用性能更好的大模型的监督信息,来训练这个小模型,以期达到更好的性能和精度。本文将深入浅出的介绍知识蒸馏的概念和原理,最后通过一个实际的上手案例,来指导用户使用知识蒸馏。

一、知识蒸馏入门

1.1 概念介绍

知识蒸馏(knowledge distillation)是模型压缩的一种常用的方法,不同于模型压缩中的剪枝和量化,知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型,利用性能更好的大模型的监督信息,来训练这个小模型,以期达到更好的性能和精度。最早是由Hinton2015年首次提出并应用在分类任务上面,这个大模型我们称之为teacher(教师模型),小模型我们称之为Student(学生模型)。来自Teacher模型输出的监督信息称之为knowledge(知识),而student学习迁移来自teacher的监督信息的过程称之为Distillation(蒸馏)

1.2 知识蒸馏的种类

图1 知识蒸馏的种类

1、  离线蒸馏

   离线蒸馏方式即为传统的知识蒸馏,如上图(a)。用户需要在已知数据集上面提前训练好一个teacher模型,然后在对student模型进行训练的时候,利用所获取的teacher模型进行监督训练来达到蒸馏的目的,而且这个teacher的训练精度要比student模型精度要高,差值越大,蒸馏效果也就越明显。一般来讲,teacher的模型参数在蒸馏训练的过程中保持不变,达到训练student模型的目的。蒸馏的损失函数distillation loss计算teacherstudent之前输出预测值的差别,和studentloss加在一起作为整个训练loss,来进行梯度更新,最终得到一个更高性能和精度的student模型。

2、  半监督蒸馏

   半监督方式的蒸馏利用了teacher模型的预测信息作为标签,来对student网络进行监督学习,如上图(b)。那么不同于传统离线蒸馏的方式,在对student模型训练之前,先输入部分的未标记的数据,利用teacher网络输出标签作为监督信息再输入到student网络中,来完成蒸馏过程,这样就可以使用更少标注量的数据集,达到提升模型精度的目的。

3、  自监督蒸馏

    自监督蒸馏相比于传统的离线蒸馏的方式是不需要提前训练一个teacher网络模型,而是student网络本身的训练完成一个蒸馏过程,如上图(c)。具体实现方式 有多种,例如先开始训练student模型,在整个训练过程的最后几个epoch的时候,利用前面训练的student作为监督模型,在剩下的epoch中,对模型进行蒸馏。这样做的好处是不需要提前训练好teacher模型,就可以变训练边蒸馏,节省整个蒸馏过程的训练时间。

1.3 知识蒸馏的功能

1、提升模型精度

  用户如果对目前的网络模型A的精度不是很满意,那么可以先训练一个更高精度的teacher模型B(通常参数量更多,时延更大),然后用这个训练好的teacher模型Bstudent模型A进行知识蒸馏,得到一个更高精度的模型。

2、降低模型时延,压缩网络参数

  用户如果对目前的网络模型A的时延不满意,可以先找到一个时延更低,参数量更小的模型B,通常来讲,这种模型精度也会比较低,然后通过训练一个更高精度的teacher模型C来对这个参数量小的模型B进行知识蒸馏,使得该模型B的精度接近最原始的模型A,从而达到降低时延的目的。

3、图片标签之间的域迁移

  用户使用狗和猫的数据集训练了一个teacher模型A,使用香蕉和苹果训练了一个teacher模型B,那么就可以用这两个模型同时蒸馏出一个可以识别狗,猫,香蕉以及苹果的模型,将两个不同与的数据集进行集成和迁移。


图2 图像域迁移训练

4、降低标注量

  该功能可以通过半监督的蒸馏方式来实现,用户利用训练好的teacher网络模型来对未标注的数据集进行蒸馏,达到降低标注量的目的。

1.4 知识蒸馏的原理

图3 知识蒸馏原理介绍

   一般使用蒸馏的时候,往往会找一个参数量更小的student网络,那么相比于teacher来说,这个轻量级的网络不能很好的学习到数据集之前隐藏的潜在关系,如上图所示,相比于one hot的输出,teacher网络是将输出的logits进行了softmax,更加平滑的处理了标签,即将数字1输出成了0.6(对1的预测)和0.4(对0的预测)然后输入到student网络中,相比于1来说,这种softmax含有更多的信息。好模型的目标不是拟合训练数据,而是学习如何泛化到新的数据。所以蒸馏的目标是让student学习到teacher的泛化能力,理论上得到的结果会比单纯拟合训练数据的student要好。另外,对于分类任务,如果soft targets的熵比hard targets高,那显然student会学习到更多的信息。最终student模型学习的是teacher模型的泛化能力,而不是过拟合训练数据

二、动手实践知识蒸馏

ModelArts模型市场中的efficientDet目标检测算法目前已经支持知识蒸馏,用户可以通过下面的一个案例,来入门和熟悉知识蒸馏在检测网络中的使用流程。

2.1 准备数据集

  数据集使用kaggle公开的Images of Canine Coccidiosis Parasite的识别任务,下载地址:https://www.kaggle.com/kvinicki/canine-coccidiosis。用户下载数据集之后,发布到ModelArts的数据集管理中,同时进行数据集切分,默认按照8:2的比例切分成train和eval两种。

2.2 订阅市场算法efficientDet

  进到模型市场算法界面,找到efficientDet算法,点击“订阅”按钮

图4 市场订阅efficientDet算法

  然后到算法管理界面,找到已经订阅的efficientDet,点击同步,就可以进行算法训练

图5 算法管理同步订阅算法

2.3 训练student网络模型

    起一个efficientDet的训练作业,model_name=efficientdet-d0,数据集选用2.1发布的已经切分好的数据集,选择好输出路径,点击创建,具体创建参数如下:

图6 创建student网络的训练作业

   得到训练的模型精度信息在评估结果界面,如下:

图7 student模型训练结果

  可以看到student的模型精度在0.8473。

2.4 训练teacher网络模型

  下一步就是训练一个teacher模型,按照efficientDet文档的描述,这里选择efficientdet-d3,同时需要添加一个参数,表明该训练作业生成的模型是用来作为知识蒸馏的teacher模型,新起一个训练作业,具体参数如下:

图8 teacher模型训练作业参数

  得到的模型精度在评估结果一栏,具体如下:

图9 teacher模型训练结果

  可以看到teacher的模型精度在0.875。

2.5 使用知识蒸馏提升student模型精度

  有了teacher网络,下一步就是进行知识蒸馏了,按照官方文档,需要填写teacher model url,具体填写的内容就是2.4训练输出路径下面的model目录,注意需要选到model目录的那一层级,同时需要添加参数use_offline_kd=True,具体模型参数如下所示:

图10 采用知识蒸馏的student模型训练作业参数

  得到模型精度在评估结果一栏,具体如下:

图11 使用知识蒸馏之后的student模型训练结果

  可以看到经过知识蒸馏之后的student的模型精度提升到了0.863,精度相比于之前的student网络提升了1.6%百分点。

2.6 在线推理部署

 训练之后的模型就可以进行模型部署了,具体点击“创建模型”

图12 创建模型

  界面会自动读取模型训练的保存路径,点击创建:

图13 导入模型

  模型部署成功之后,点击创建在线服务:

图14 部署在线服务

  部署成功就可以进行在线预测了:

图15 模型推理结果展示

三、知识蒸馏目前的应用领域

  目前知识蒸馏的算法已经广泛应用到图像语义识别,目标检测等场景中,并且针对不同的研究场景,蒸馏方法都做了部分的定制化修改,同时,在行人检测,人脸识别,姿态检测,图像域迁移,视频检测等方面,知识蒸馏也是作为一种提升模型性能和精度的重要方法,随着深度学习的发展,这种技术也会更加的成熟和稳定。


参考文献:

[1]Data Distillation: Towards Omni-Supervised Learning

[2]On the Efficacy of Knowledge Distillation

[3]Knowledge Distillation and Student-Teacher Learning for Visual Intelligence: A Review and New Outlooks

[4]Towards Understanding Knowledge Distillation

[5]Model Compression via Distillation and Quantization

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