IMPROVING THE PERFORMANCE OF CONVOLUTIONAL
NEURAL NETWORKS VIA ATTENTION TRANSFER 论文阅读

概述

不是soft target，不是隐含层hint，也不是特征变换的流程FSP（可参见专栏前三篇博客）。
本文将knowledge定义为anttention map，student模仿teacher的attention map：

与A gift from knowledge distillation是同一类的文章，只不过它是迁移的学习的过程，本文迁移的是注意力机制，都是迁移方式上的改进。
本文和FitNets也是一类的，FitNets迁移的是一个中间隐含层的输出，这个迁移的是attention map，且没有引入新的参数。related work部分还专门介绍了：

ATTENTION TRANSFER

文章进行两种attention transfer方式，分别是activation-based和gradient-based，后者作者发现不太work，所以我下面主要介绍一下前者

Activation-based attention transfer

要把一个(C, H, W)映射成一个(H, W)的attention map，作者尝试定义了一些函数 $F$F：

1. 通道绝对值求和
2. 绝对值指数求和
3. 指数最大值
   
   为了知道哪个函数更合适，作者使用几个常见网络可视化其attention map结果：
   
   很显然，一些重要区域的**值都比较高（所以实验使用指数p=2，帮助提高这些区域的权重）
   
   作者以ResNet为例，对分辨率相同的feature计算attention map，又构造了一个AT loss
   
   Q只不过是把attention map展成向量，然后还进行了归一化操作，作者说这个对于student学习非常重要。
   
   不过第一项交叉损失是干啥的？那个是保证精度，进行hard label学习的Loss？？但论文图五没体现啊
   下面这个也说了如果引入KD可以额外加一个loss，那上面第一项应该是hard label loss了。
   如果是KD+AT那就有三项loss，hard label，soft target、attention transfer：
   
   这样的方式训练完是作为pretrain还是直接就行了呢？？？如果这一就行了，这要比之前student学习teacher只是作为pretrain参数要优雅不少。奇怪的是作者并没有论述这一点，之前的模型为什么这样联合训练效果不理想，attention transfer为什么就能呢？
   很有可能也是作为pretrain但是作者没说清楚……

希望我能在其他论文找到这一答案吧……或者去看看代码吧

实验

可以看AT和KD那一栏，在不同模型上knowledge distillation感觉和attention transfer各有千秋，整体KD好一点吧。而且在KD基础上加入AT还能有提升！