基于对抗学习和知识蒸馏的神经网络压缩算法
期刊：计算机工程与应用
时间：2021
研究院：战略支援部队信息工程大学
关键词：知识蒸馏 ；对抗学习 ；互学习 ；模型压缩 ；人脸识别
方法简介
（1）改进经典的知识蒸馏损失，使其不仅能够学习 教师网络输出的正确软目标，而且能够从中间层获取丰 富的隐含知识
（2）引入对抗学习中的判别器，鉴别教师网络和学 生网络特征图的差异，进一步缩小大模型和容量有限的 小模型最优解空间之间的差异。
（3）在训练过程中采用互学习的策略，使教师网络 和学生网络学习对方的特征图，提升泛化能力。
为了使学生网络能够探索自己的最优 解空间，加入判别损失这一更加宏观的标准，使学生网 络在训练过程中具有更多的自主性
由于学生网络 具有较小的容量，很难使其完全精确地模仿教师网络的 软目标，增加对抗损失，使学生网络能够能快地收敛于 教师网络的最优解空间。由于判别器过早达到平衡会 使学生网络无法从教师网络学习到有效的梯度，引入对判别器的正则化，避免判别器支配后续的训练过程。
具体方法
基于分类概率的知识蒸馏优化
因此改进传统知识蒸馏的方法，忽略教师网络错误的预测分布，只把正确的预测分布传递给学生网络，具 体目标函数如式（3）所示
对抗学习辅助下的特征图迁移
- 思想来源
由于学生网络的容量小，它 可能无法精确地再现某一特定的输出模态，并且实际中 学生网络与教师网络具有不同的结构，没有必要精确地 模拟一个教师网络的输出来达到良好的表现。因此本 研究提出一个面向教师网络和学生网络的对抗学习机 制。对抗训练策略缓解了人工设计损失函数的困难
- 对抗损失
在训练过程中，判别器的目的是最小化对抗损失， 确保正确区分两个不同的分布；学生网络的目的则是使 判别器无法区分其与教师网络的差异，以此构成对抗训 练
相较分类概率，高维特征图能够保留更多的特征， 采用高维的特征图作为判别器的鉴定对象能够使判别 器具有更强的鉴别能力，指导学生网络的更新，最小化 与教师网络的差异
学生网络和教师网络的深度互学习
采用学生网络和教师网络特征图间的 Jensen-Shannon 散度作为互学习的目标函数，如式（5）所 示。相较于 KL 散度，JS 散度是对称的，解决了 KL 散度 非对称的问题。
- 损失目标函数
- 判别器
模型中的重要组成部分，必须在简单性和 网络容量之间取得平衡。判别器由三个全连接层组成 （128fc-256fc-128fc），中间激活为非线性激活单元 ReLU。 输出则是由 Sigmoid 函数给出的二元预测，判定输入的 特征图来自哪个网络。
实验对比
- 本文方法
- 消融实验
