Training data-efficient image transformersa& distillation through attention

https://arxiv.org/abs/2012.12877

Background

Transformer在CV领域已呈席卷之势滚滚而来~

Related work and the limit

ViT(Vision Transformer)对二维图像进行切片并序列化作为输入，将NLP中的Transformer结构直接引入图像分类任务中，取得了SOTA的精度（可怕的88.7%~）。然而，ViT的训练却让大部分人只能望而却步。ViT选择采用超大数据集进行预训练，然后再迁移到下游任务的训练流程，对训练数据的大小，服务器等资源配比的要求极高。（在ViT中，直接在ImageNet上进行训练精度并不具备优势：”do not generalize well when trained on insufficient amounts of data”。）

Novel Points

本文针对于ViT不能直接在ImageNet上进行训练的问题进行了研究并解决了该问题（即data-efficient training）

同时，提出了一种对Transformer结构进行蒸馏的可行方案。

Methodology

1. Data-efficient training. 先/(ㄒoㄒ)/~~一个，没有改结构，没有新的trick，就是一模一样的ViT结构，通过各种超参的设置，数据增强的使用等实现了精度的提高，具体trick参考第6节。（深刻怀疑Google是真的没做出来直接在ImageNet上训练的方法还是为了凭借数据和硬件形成技术壁垒所以不公开。。。）对于DeiT的结构，可以参考ViT或Transformer原始论文进行更详细的研究。

2. 主要关注Distiller部分。知识蒸馏是一种利用高精度预训练模型的soft 输出作为参考，来训练student网络的模型压缩的一种方式，一些工作认为蒸馏有label smoothing 以及消除data augmentation中的不良影响的作用，有利于student网络的精度提高，具体可以参考Hinton的蒸馏原论文。DeiT旨在对ViT结构实现一种可行的蒸馏方式。本文引入了一个新的distillation token，与class token以及图像patchs进行cat作为整体的input，通过Encoder部分迭代的Attention及FFN操作，最终输出向teacher网络的软标签学习。示意图如下：

论文中设置了对比试验，对distillation token也与true label进行比较实现更新，最终结果低于与teacher模型进行比较，证明确实是蒸馏过程对模型的训练起到了作用，而不是因为单纯的class token叠加引起的。文中有意思的一点是，对于class token和distillation token,它们最终所学到的向量并不完全一致，余弦相似度随着层的加深逐渐变大，但最后一层也只能达到0.93而不是完全相同，这是可以预期的，毕竟两者所学习的分别是true label 和 teacher的软标签，本身便存在一定的差异。

此外，文中证明采用卷积网络作为transformer的teacher网络来进行蒸馏效果更好，文中猜测这是由于卷积网络的归纳偏差（inductive bias）在蒸馏过程中被Transformer所学习到了，因此能够实现更高的精度。

Evaluation(benchmark, experiments design)

结果如图所示，其中可以看到几点：

1. 直接对ImageNet进行训练，所得精度DeiT高于ViT。但需要注意ViT使用JFT预训练之后迁移到ImageNet上可以得到84的精度。

2. DeiT模型经过蒸馏之后，精度变高，teacher模型采用的RegNet。

3. 在accuracy – Latency的tradeoff中相比于EfficientNet更优。但需要说明的是，EfficientNet虽然精度高参数少，但其运行速率在卷积网络中并不占优。尤其是在一些特殊端侧，EfficientNet和Transformer的实际部署还是很大问题。

4. 对更大分辨率进行蒸馏，可以获得更好的精度。对更大分辨率的图像，位置编码需要额外处理，文中采用了bicubic插值，具体参考第6节。

Thoughts:

1. Describe what the authors of the paper aim to accomplish, or perhaps did achieve.

    实现Transformer直接在ImageNet上的高精度训练；实现对Transformer结构的蒸馏。

2. If a new approach/ technique/ method was introduced in a paper, what are the key elements of the newly proposed approach?

   a. 训练方面未加入额外的东西，就是大量的实验，找到了最优的trick及参数组合，，，

    b. 加入distillational token来学习teacher网络的输出特征，实现了蒸馏的效果。

3. What content within the paper is useful to you?

    a. JFT训练实在是玩不起，能够直接在ImageNet上训练Transformer确实是很有帮助；

    a. 蒸馏的实现也是非常易于使用；

4. Which parts are not perfect, or need to be improved or researched further?

    a. 虽然给出了推荐的训练trick和参数组合，但过于复杂和敏感的训练，依旧不适合更广泛地使用；

    b. 目前实验来看，蒸馏过程过于耗时；

    c. 不知是否有关于Transformer做teacher来指导卷积网络训练地工作，这可能对目前阶段的实际应用更有帮助。