用于预训练小型基础模型的非对称遮蔽蒸馏
本文介绍了一种基于掩码图像建模的MAE-lite pre-training方法,用于轻量级ViTs的pre-training。通过与其他方法进行对比,分析了该方法的影响,并揭示了pre-trained模型在数据充足的下游任务中的重要作用。同时,开发了一种distillation策略来提高pre-trained representations,从而实现更好的性能。
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
本文介绍了一种基于掩码图像建模的MAE-lite pre-training方法,用于轻量级ViTs的pre-training。通过与其他方法进行对比,分析了该方法的影响,并揭示了pre-trained模型在数据充足的下游任务中的重要作用。同时,开发了一种distillation策略来提高pre-trained representations,从而实现更好的性能。