半监督学习——数据精馏（论文阅读）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1712.04440.pdf

1. 论文与摘要

      《Data Distillation: Towards Omni-Supervised Learning》

        摘要：作者提出一种特殊的半监督学习方法，取名为数据精馏。该方法通过利用标注的数据和未标注的数据一起训练模型，最终超越了全监督最好的模型。作者在人体关键点和通用目标检测任务上做了实验，精度均有提升。

2. 主要方法

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       如上图所示，作者首先用全监督的方法训练模型A，随后用模型A测试不同数据增强的图片，最后将测试结果进行融合得到图片的标签。在训练student model时，把人工标注的图片和通过模型A生成标签的图片一起送进神经网络，得到训练好的student model。transform的方法主要是多尺度测试和水平翻转。作者的方法比较简单，一旦生成了标注数据，就把该数据当做真实标签，不需要对网络结构和其他部分做较大修改。

3. 实现细节

      1. 在没有标签的数据上生成label

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             如上图所示，模型首先预测图片（图片经过了不同的变化），最后将前面的预测结果进行融合，得到生成的标签。如果是目标检测任务，不同的目标要设置不同的阈值。标签生成以后，就把生成的标签当做真实标签。

        2. 训练细节

              （1） 在训练学生模型时，要保证每个minibatch中同时包含手工标注的数据和自动生成的数据，这样能使模型训练得更好。作者训练模型时，手工标注的数据和自动生成数据的比例为6:4。

              （2） 由于增加了自动生成的数据，在训练模型时，应该使用更多的迭代次数，使模型收敛更好。     

4. 消融实验

       1. 用数据精馏的对比试验

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            该实验说明：当训练数据较少（35K）时，用数据精馏能有效的提高模型精度（54.9-->60.2）。但是如果将这些无标签的数据进行人工标注后一起训练时，模型的精度能提高更多（54.9-->65.1）。

        2.  不同迭代次数的对比

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             该实验说明：当使用数据精馏时，更多的训练迭代次数能使模型收敛得更好，从而提高模型在测试集上的精度。

       3. 老师模型对学生模型的影响

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                该实验说明：教师模型越好，训练出来的学生模型也会越好。

          4. 学生模型用测试数据增强

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                该实验说明：学生模型用测试数据增强，也能提高模型的精度。

                有意思的是：学生模型运用测试数据增强时，达到了68.9AP，其精度比教师模型还要高（教师模型67.8AP）。作者认为，学生模型不仅学到了变换信息，还从额外的数据中学到了新的知识。

5. 总结

       作者通过实验证明，运用额外的无标签数据，通过半监督学习能达到更好的效果（相比与仅用标注的数据）。

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