Kerasでモデル蒸留を行う方法は何ですか？

1年 ago
陽, 向宇
1 minute

モデル蒸留とは、大規模で複雑なモデルをトレーニングし、それを小さなモデルで近似する方法です。Kerasでは、モデル蒸留を以下の手順で行うことができます。

  1. 原始モデルと小規模モデルの定義：まず、原始モデルとして大きく複雑なモデルを定義し、次に蒸留モデルとして小規模なモデルを定義します。
  2. データセットの準備：通常、トレーニングに使用する元のモデルを訓練するためのデータセットを準備します。
  3. 元のモデルを訓練する：元のモデルとデータセットを使用して訓練し、元のモデルの重みを保存します。
  4. 原始のモデルを使用してソフトラベルを生成する：元のモデルを使用してデータセットを予測し、ソフトラベルを取得します。
  5. 蒸留モデルのトレーニング：蒸留モデルとソフトターゲットを使用して蒸留モデルをトレーニングし、元のモデルにできるだけ近づけます。

以下是一个Keras中进行模型蒸馏的简单示例代码。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam

# 定义原始模型
original_model = Sequential()
original_model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
original_model.add(Dense(64, activation='relu'))
original_model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译原始模型
original_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练原始模型
original_model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 使用原始模型预测生成软标签
soft_labels = original_model.predict(X_train)

# 定义蒸馏模型
distilled_model = Sequential()
distilled_model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape=(100,)))
distilled_model.add(Dense(32, activation='relu'))
distilled_model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译蒸馏模型
distilled_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练蒸馏模型
distilled_model.fit(X_train, soft_labels, epochs=10, batch_size=32)

上記の例では、まず元のモデルと蒸留モデルを定義し、その後元のモデルをトレーニングし、元のモデルを使用してソフトラベルを生成します。最後に、ソフトラベルを使用して蒸留モデルをトレーニングし、蒸留モデルを元のモデルにできるだけ近づけます。

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