論文の概要: Distilling Visual Priors from Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.00261v1
• Date: Sat, 1 Aug 2020 13:07:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 00:44:55.653210
• Title: Distilling Visual Priors from Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 自己教師付き学習から視覚プライオリティーを蒸留する
• Authors: Bingchen Zhao, Xin Wen
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、小さなトレーニングデータセットに適合する傾向にある。 データ不足条件下での画像分類のためのCNNモデルの一般化能力を向上させるために,自己教師付き学習と知識蒸留を活用した2相パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.79633121345066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) are prone to overfit small training datasets. We present a novel two-phase pipeline that leverages self-supervised learning and knowledge distillation to improve the generalization ability of CNN models for image classification under the data-deficient setting. The first phase is to learn a teacher model which possesses rich and generalizable visual representations via self-supervised learning, and the second phase is to distill the representations into a student model in a self-distillation manner, and meanwhile fine-tune the student model for the image classification task. We also propose a novel margin loss for the self-supervised contrastive learning proxy task to better learn the representation under the data-deficient scenario. Together with other tricks, we achieve competitive performance in the VIPriors image classification challenge.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、小さなトレーニングデータセットに適合する傾向にある。 本稿では,画像分類のためのcnnモデルの一般化能力を向上させるために,自己教師付き学習と知識蒸留を利用した2相パイプラインを提案する。 第1段階は、自己教師型学習を通してリッチで一般化可能な視覚表現を持つ教師モデルを学習し、第2段階は、学生モデルを自己蒸留方式で蒸留し、一方、イメージ分類タスクの生徒モデルを微調整する。 また,データ不足シナリオ下での表現をよりよく学習するために,自己指導型コントラスト学習プロキシタスクの新たなマージン損失を提案する。 他のトリックとともに、VIPriors画像分類チャレンジにおいて競合性能を達成する。

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