論文の概要: OVO: One-shot Vision Transformer Search with Online distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13766v1
• Date: Wed, 28 Dec 2022 10:08:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 15:37:01.920865
• Title: OVO: One-shot Vision Transformer Search with Online distillation
• Title（参考訳）: OVO:オンライン蒸留によるワンショットビジョントランスフォーマー検索
• Authors: Zimian Wei, Hengyue Pan, Xin Niu, Dongsheng Li
• Abstract要約: オンライン蒸留(OVO)を用いたワンショットビジョントランスフォーマー検索フレームワークを提案する。 OVOは、蒸留結果を改善するために教師ネットワークと学生ネットワークの両方のサブネットをサンプリングする。 OVO-TiはImageNetで73.32%、CIFAR-100で75.2%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.793893108426742
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pure transformers have shown great potential for vision tasks recently. However, their accuracy in small or medium datasets is not satisfactory. Although some existing methods introduce a CNN as a teacher to guide the training process by distillation, the gap between teacher and student networks would lead to sub-optimal performance. In this work, we propose a new One-shot Vision transformer search framework with Online distillation, namely OVO. OVO samples sub-nets for both teacher and student networks for better distillation results. Benefiting from the online distillation, thousands of subnets in the supernet are well-trained without extra finetuning or retraining. In experiments, OVO-Ti achieves 73.32% top-1 accuracy on ImageNet and 75.2% on CIFAR-100, respectively.
• Abstract（参考訳）: 最近、純粋なトランスフォーマーはビジョンタスクに大きな可能性を示しています。 しかし、中小のデータセットでの精度は十分ではない。 既存の方法では, 蒸留による指導過程を指導する教師としてcnnを導入する方法もあるが, 教師と生徒のネットワーク間のギャップは, 準最適性能に繋がる。 本研究では,オンライン蒸留を用いたワンショットビジョントランスフォーマー検索フレームワーク,すなわちOVOを提案する。 OVOは、蒸留結果を改善するために教師ネットワークと学生ネットワークの両方のサブネットをサンプリングする。 オンライン蒸留により、スーパーネットの何千ものサブネットは、余分な微調整や再訓練なしに十分に訓練されている。 実験では、OVO-TiはImageNetで73.32%、CIFAR-100で75.2%の精度を達成した。

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