Competitive Distillation: A Simple Learning Strategy for Improving Visual Classification
作者: Daqian Shi, Xiaolei Diao, Xu Chen, Cédric M. John
分类: cs.CV
发布日期: 2025-06-29
备注: Accepted by ICCV 2025
💡 一句话要点
提出竞争蒸馏策略以提升视觉分类性能
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 竞争蒸馏 知识蒸馏 深度学习 视觉分类 网络优化 计算机视觉 模型训练
📋 核心要点
- 现有知识蒸馏方法在不同迭代中对网络学习方向的理解不足，导致性能提升有限。
- 本文提出竞争蒸馏策略，使每个网络根据性能充当教师，增强整体学习效果。
- 实验结果显示，竞争蒸馏在多种任务和数据集上均取得了显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
深度神经网络（DNN）在计算机视觉领域取得了显著进展。为改善DNN训练过程，知识蒸馏方法通过引入教师网络与学生网络之间的固定学习方向，展示了加速网络训练的有效性。然而，现有的蒸馏优化策略如深度互学习和自蒸馏，由于对不同迭代中网络学习方向影响的理解不足，提升效果有限。本文提出了一种新颖的竞争蒸馏策略，使得每个网络根据其性能潜在地充当教师，从而增强整体学习性能。竞争蒸馏组织一组网络共同执行任务并进行竞争，提出了竞争优化以改善参数更新过程，同时引入随机扰动以激励网络诱导变异，达到更好的视觉表示和全局最优。实验结果表明，竞争蒸馏在多种任务和数据集上表现出色。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有知识蒸馏方法在不同迭代中对学习方向理解不足的问题，导致性能提升有限。
核心思路：提出竞争蒸馏策略，使得每个网络能够根据其性能充当教师，促进网络间的竞争，从而提升整体学习效果。
技术框架：整体架构包括多个网络共同执行任务，进行竞争优化。每个网络在训练过程中根据其表现动态调整角色，形成一个动态的学习环境。
关键创新：最重要的创新点在于引入了竞争机制，使得网络之间能够相互促进，而不是单向的知识传递，这与传统的知识蒸馏方法有本质区别。
关键设计：在参数设置上，采用随机扰动以激励网络产生变异，优化损失函数以适应竞争环境，确保网络能够探索更优的视觉表示。整体网络结构设计上，确保各个网络能够有效地进行信息交流和竞争。
📊 实验亮点
实验结果表明，竞争蒸馏在多个数据集上相较于传统蒸馏方法有显著提升，具体性能数据未提供，但整体表现被评估为非常有前景，显示出在多样化任务中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括图像分类、目标检测和视频分析等计算机视觉任务。通过提升网络的学习性能，竞争蒸馏策略能够在实际应用中提高模型的准确性和鲁棒性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Deep Neural Networks (DNNs) have significantly advanced the field of computer vision. To improve DNN training process, knowledge distillation methods demonstrate their effectiveness in accelerating network training by introducing a fixed learning direction from the teacher network to student networks. In this context, several distillation-based optimization strategies are proposed, e.g., deep mutual learning and self-distillation, as an attempt to achieve generic training performance enhancement through the cooperative training of multiple networks. However, such strategies achieve limited improvements due to the poor understanding of the impact of learning directions among networks across different iterations. In this paper, we propose a novel competitive distillation strategy that allows each network in a group to potentially act as a teacher based on its performance, enhancing the overall learning performance. Competitive distillation organizes a group of networks to perform a shared task and engage in competition, where competitive optimization is proposed to improve the parameter updating process. We further introduce stochastic perturbation in competitive distillation, aiming to motivate networks to induce mutations to achieve better visual representations and global optimum. The experimental results show that competitive distillation achieves promising performance in diverse tasks and datasets.