In this paper, we propose a feature affinity (FA) assisted knowledge distillation (KD) method to improve quantization-aware training of deep neural networks (DNN). The FA loss on intermediate feature maps of DNNs plays the role of teaching middle steps of a solution to a student instead of only giving final answers in the conventional KD where the loss acts on the network logits at the output level. Combining logit loss and FA loss, we found that the quantized student network receives stronger supervision than from the labeled ground-truth data. The resulting FAQD is capable of compressing model on label-free data, which brings immediate practical benefits as pre-trained teacher models are readily available and unlabeled data are abundant. In contrast, data labeling is often laborious and expensive. Finally, we propose a fast feature affinity (FFA) loss that accurately approximates FA loss with a lower order of computational complexity, which helps speed up training for high resolution image input.


翻译:在本文中,我们提出一种特征亲和(FA)辅助知识蒸馏(KD)方法,以改进深神经网络的量化认知培训。 DNN的中间特征地图损失FA的作用是向学生传授解决方案中间步骤,而不是仅仅在常规KD中给出最后答案,因为网络在输出水平的登录上存在损失行为。将登录损失与FA损失结合起来,我们发现量化学生网络比从标签的地面真相数据得到的更强有力的监督。由此产生的FAD能够压缩无标签数据模型,这带来即时的实际效益,因为受过培训的教师模型很容易获得,而且无标签的数据也很多。相反,数据标签往往很费力和昂贵。最后,我们提出一种精确地将FA损失与较低的计算复杂性相近的快速特征(FFA)损失,这有助于加速高分辨率图像输入的培训。</s>

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