TeacherStudent Learning for Knowledge Distillation in D
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
知识蒸馏技术（Knowledge Distillation Technique）是一种通过训练一个"教师"模型来学习大量无标注的数据集，并将其经验传授给"学生"模型以提升性能的方法。
2.相关背景介绍
2.1 深度学习简介
深度学习(Deep Learning)是机器学习的重要组成部分，在其架构中基于多层次人工神经网络对输入数据进行处理，并建立输入与输出之间的映射关系。由多个不同功能构成的算法体系中每一层接收上一层传递来的信号并对其进行转换随后将处理后的信号传递给下一层直至最终传递到预测层实现对复杂模式的学习与感知能力。深度学习技术已在图像识别文本理解语音识别语言翻译视频分析等多个领域展现出强大的应用价值能够帮助计算机识别图像中的物体分析文字中的语法结构以及理解声音中的语义内容进而推动人工智能技术的发展。该技术的核心在于特征提取器即用于检测并提取图像文本语音等多维数据特征的一系列模块化组件这些组件通常由卷积池化全连接等多种类型组成并通过不同组合形式实现对多层次抽象特征的学习与捕捉。此外深度学习的关键还包括优化算法这一环节在训练过程中优化算法负责更新模型参数以最小化损失函数从而提升模型在训练数据集上的预测准确性目前主流优化方法包括随机梯度下降法改进型随机梯度下降法以及自适应动量估计法（ADAM）等
2.2 模型压缩技术
随着深度学习模型规模不断扩大
2.3 模型蒸馏
深度学习模型的知识蒸馏（Model Knowledge Distillation）是一种系统地将大型教师模型（Teacher Model）的知识转化为小型学生模型（Student Model）的学习过程。具体而言，在这一过程中, 学习器通过分析教师模型的特征表示并将其作为辅助目标, 系统地训练小型学生模型以模仿教师模型的预测结果。这种技术的主要目的是实现学生模型对教师任务的主要目标进行模仿, 同时大幅降低学生模型的参数规模, 并显著提升其运行效率。研究发现, 学生模型在执行教师任务的过程中展现出更高的准确性, 这种现象在多个实际应用场景中得到了验证: 在数据资源有限的情况下, 学生模型不仅能够继承教师预训练阶段积累的知识库, 而且能够通过持续的学习过程逐步优化自身性能, 达到预期的目标要求
3.相关概念术语
3.1 teacher-student learning for knowledge distillation
关于知识蒸馏的过程定义如下：首先通过大量无标签数据对teacher model进行训练以获取丰富的知识储备；接着将该教师模型生成的结果作为soft label来进行学生模型的小型化学习以模仿教师的行为；最后以学生模型生成的结果作为hard label并借助教师预训练参数对其进行微调从而提升学生的预测精度。在实际应用中教师与学生之间既可以是同一类别的同一个模型也被允许采用不同类型的模型体系如果选择同一个物理实体则将其归类为End-to-End蒸馏模式否则应当命名为Teacher-Student蒸馏架构
3.2 soft label
对于蒸馏的任务而言，在蒸馏过程中旨在提取教师模型的一些特征或策略，并将其转换为学生模型的输出。因此，在蒸馏过程中教师模型所生成的输出通常被称为软标签（soft label）。
3.3 hard label
真实的标签是知识蒸馏过程的核心目标。然而，在直接应用于student model时 teacher model仅能输出soft labels 这就导致了困难
3.4 teacher-student distillation
在蒸馏过程中，在蒸馏过程中，在蒸馏过程中，在蒸馏过程中，在蒸馏过程中，在蒸馏过程中，在蒸馏过程中
3.5 distillation loss function
蒸馏的损失函数可选择多种，但最常用的是softmax cross entropy loss。
3.6 augmented distillation
增强蒸馏（Augmented Distillation）是一种通过强化student model训练过程的方法，在此过程中引入了额外的蒸馏损失（Distillation Loss）。这种设计旨在使得学生模型（Student Model）与教师模型（Teacher Model）之间的输出更加接近，并且能够有效地防止过拟合现象的发生。
3.7 hyperparameters
蒸馏过程中涉及调整的关键超参数包括batch size、learning rate、weight decay、temperature和alpha等五个因素。其中batch size主要决定了训练速度的关键因素；学习率则受模型大小和样本分布的影响；而weight decay则用于调节模型的正则化强度；温度参数则与蒸馏损失函数的影响密切相关；alpha参数则起到平衡teacher和student之间关系的作用。值得注意的是，在蒸馏过程中这些超参数并非简单的赋值关系，在不同场景下可能会有不同的效果表现；因此，在实际应用中选择合适的超参数配置至关重要，并且需要通过系统的方法进行探索以确保最佳效果
3.8 student-teacher training pipeline
蒸馏任务的训练流水线包含以下三个步骤：首先, 通过teacher模型生成soft标签; 其次, 基于teacher预训练权重以及soft标签对student进行微调; 最后, 通过学生输出与教师输出对比来优化学生预训练权重. 蒸馏训练是一个不断迭代的过程, 在每一次迭代中, 可以在教师的基础上不断优化学生的性能. 同时, 在每一次迭代中(学生)也会根据当前老师的参数进行一次微调.
3.9 Knowledge Distillation vs. Transfer Learning vs. Multi-Task Learning
下面是对输入文本的同义改写版本
4. 核心算法原理和具体操作步骤
4.1 Knowledge Distillation Algorithm
- 第一步是通过大量无标签数据对齐预训练任务。
- 在随后的过程中, 将教师分支输出作为软标签, 训练一个小型的学生分支, 使其预测结果与教师分支保持一致。
- 最后一步是以学生分支输出作为硬标签进行微调, 利用教师分支预训练好的参数, 进而提升学生分支的预测性能。
4.2 Caffe Implementation of the Knowledge Distillation System
我们之前已经阐述了知识蒸馏的相关算法，在此基础上重点展示了知识蒸馏系统的构建过程。其中包含了三个关键组件：教师网络（Teacher）与学生网络（Student），还有一个辅助网络（Distiller）。其中教师与学生的结构参数可以直接从现有模型复制过来。而辅助网络则负责从两个主体系统中提取输出信息并计算相应的差异损失项来进行优化。整个系统的核心目标就是通过计算教师与学生输出之间的差异损失项来进行优化，在此过程中辅助网络的任务就是不断更新主学生子系统的参数以达到预期的学习效果。整个系统的设计理念是实现从有标签到无标签学习的目标，在实际应用中取得了不错的效果
5. 代码实现与效果
5.1 安装依赖包
- Ubuntu: 使用sudo apt安装protobuf开发包、leveldb开发包、snappy开发包、OpenCV开发包以及libboost-all开发包。
- CentOS: 通过yum安装protobuf开发库、leveldb数据库服务、snappy压缩解压工具和OpenCV图像处理库。
- macOS: 使用brew安装protobuf开发库、leveldb数据库服务和snappy压缩解压工具，并带有Python支持但不包含numpy。
sudo apt update && \
sudo apt upgrade -y && \
sudo apt autoremove && \
rm -rf /var/lib/apt/lists/*
git clone https://github.com/BVLC/caffe.git && cd caffe
cp Makefile.config.example Makefile.config
echo "INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include" >> Makefile.config
echo "LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib" >> Makefile.config
make all -j$(nproc) && make pycaffe -j$(nproc) && make test -j$(nproc)
cd python && pip install -r requirements.txt
echo 'export CAFFE_ROOT="$PWD"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
代码解读5.2 MNIST Example
wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz
wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz
wget http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
gunzip train-images-idx3-ubyte.gz
gunzip train-labels-idx1-ubyte.gz
gunzip t10k-images-idx3-ubyte.gz
gunzip t10k-labels-idx1-ubyte.gz
mv train-images-idx3-ubyte data/
mv train-labels-idx1-ubyte data/
mv t10k-images-idx3-ubyte data/
mv t10k-labels-idx1-ubyte data/
vim prototxt/mnist_teacher.prototxt
vim prototxt/mnist_student.prototxt
echo "Using GPU mode..."
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
./build/tools/caffe train -solver="solver.prototxt" -weights="models/bvlc_reference_caffenet.caffemodel" &> log.log
代码解读然后，在两个prototxt文件中分别设置了teacher模型和student模型的网络结构，在solver.prototxt中则详细设置了训练相关的参数设置
solver.prototxt:
type: "Adam"
base_lr: 0.001
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 10000
display: 100
max_iter: 100000
snapshot: 10000
iter_size: 1
solver_mode: CPU
net: "network.prototxt"
layer {
name: "mnist"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TRAIN
}
transform_param {
scale: 0.00390625
}
data_param {
source: "./mnist/"
batch_size: 64
backend: LMDB
}
}
layer {
name: "mnist"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TEST
}
transform_param {
scale: 0.00390625
}
data_param {
source: "./mnist/"
batch_size: 100
backend: LMDB
}
}
layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
param {
lr_mult: 1
decay_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
decay_mult: 0
}
convolution_param {
num_output: 32
kernel_size: 3
pad: 1
stride: 1
}
}
...
layer {
name: "prob"
type: "Softmax"
bottom: "fc8"
top: "prob"
}
layer {
name: "accuracy"
type: "Accuracy"
bottom: "prob"
bottom: "label"
top: "accuracy"
include {
phase: TEST
}
}
layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "fc8"
bottom: "label"
top: "loss"
}
layer {
name: "kd_loss"
type: "DistillingLoss"
bottom: "fc8"
bottom: "fc8_s"
top: "kd_loss"
loss_weight: 0.5
}
layer {
name: "lr"
type: "LearningRate"
bottom: ""
top: "lr"
lr_param {
policy: "fixed"
decay_mult: 0
}
}
代码解读 network.prototxt:
name: "teacher"
input: "data"
input_dim: 1
input_dim: 28
input_dim: 28
state {
phase: TRAIN
}
layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
param {
lr_mult: 1
decay_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
decay_mult: 0
}
convolution_param {
num_output: 32
kernel_size: 3
pad: 1
stride: 1
}
}
...
layer {
name: "softmax"
type: "Softmax"
bottom: "fc8"
top: "softmax"
}
name: "student"
state {
phase: TRAIN
}
layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
param {
lr_mult: 1
decay_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
decay_mult: 0
}
convolution_param {
num_output: 32
kernel_size: 3
pad: 1
stride: 1
}
}
...
layer {
name: "prob"
type: "Softmax"
bottom: "fc8"
top: "prob"
}
layer {
name: "accuracy"
type: "Accuracy"
bottom: "prob"
bottom: "label"
top: "accuracy"
include {
phase: TEST
}
}
layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "fc8"
bottom: "label"
top: "loss"
}
layer {
name: "kd_loss"
type: "DistillingLoss"
bottom: "fc8"
bottom: "fc8_s"
top: "kd_loss"
loss_weight: 0.5
}
layer {
name: "lr"
type: "LearningRate"
bottom: ""
top: "lr"
lr_param {
policy: "fixed"
decay_mult: 0
}
}
代码解读然后，在执行train.sh脚本时会启动模型训练过程。在Caffe工具包中，默认情况下会加载并 fine-tune 模型参数以优化目标函数值。具体的训练命令如下：使用./build/tools/caffe train指令开始训练，并根据需求指定求解器配置文件路径（-solver=<你的solver配置文件路径>）以及预训练权重文件路径（-weights=<预训练权重文件路径>）。
#!/bin/bash
set -e
mkdir models || true
./build/tools/caffe train -solver="solver.prototxt" -weights="./models/bvlc_reference_caffenet.caffemodel" >& logs/$1_$2_`date "+%Y-%m-%d_%H-%M-%S"`.log
代码解读执行脚本：./train.sh mnist kd，表示执行mnist数据集上的KD任务。
最后，在ipython Notebook里打开日志文件，绘制图表。
6. 未来研究方向
当前，知识蒸馏技术还处于初期探索阶段，很多工作尚未成熟。如今，越来越多的研究人员开始关注这个热门技术，并提出了许多有关知识蒸馏的新理论、新方法、新模型、新范式。 针对目前存在的问题和挑战，作者给出的建议是： （1）更深入的分析：作者强调知识蒸馏技术的局限性，认为其存在以下问题： 1）蒸馏训练中需要使用大量的无标签数据，这限制了蒸馏模型的学习能力。 2）蒸馏后，学生模型的输出与teacher模型的输出之间存在偏差，不能完全达到目标。 3）蒸馏过程中存在噪声扰动，蒸馏后模型的性能较差。 因此，我们期望有更多的研究者将目光投向知识蒸馏背后的根基——“蒸馏的理论”，探寻蒸馏的动态演化机制，从而提出新的解决方案。 （2）更广泛的应用：蒸馏技术可以应用到更多的场景中，如迁移学习、图像识别、虚拟人物形成、语言模型等。 （3）更复杂的模型：目前的蒸馏技术都是基于深度神经网络的模型，但未来可能会出现更复杂的模型。 1）CNN+LSTM结构的神经机器 Translation。 2）Transformer模型的深度学习模型。 3）Stacked LSTM结构的长序列预测。 因此，我们期望有更多的研究者开发出更有效的模型蒸馏算法，将更多的模型架构纳入到蒸馏系统中。 （4）更大的模型容量：蒸馏技术可以让模型的大小和计算量大幅减小，这对于移动设备和嵌入式设备等具有极高算力要求的应用非常重要。 因此，我们期望有更多的研究者探索大模型蒸馏的有效方法，并在设备侧面取得突破。 （5）更易于部署：蒸馏后模型可以很容易地部署到目标设备，满足部署时需要快速响应的需求。 因此，我们期望有更多的研究者开发出部署模型的工具，简化模型的推断流程。 总之，当前的知识蒸馏技术仍然处于初始阶段，还有很多研究的课题等待着我们的探索。希望这篇文章能够引起大家对知识蒸馏方法的关注，并促进知识蒸馏理论的发展。