顶刊TPAMI 2024!黄高团队提出EfficientTrain++:高效视觉骨干训练方法

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重点标签 清华大学深度学习计算机视觉EfficientTrain++模型训练

文章摘要


摘要:
本文介绍了清华大学自动化系2019级直博生王语霖及其团队在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence(TPAMI)上发表的论文《EfficientTrain++: Generalized Curriculum Learning for Efficient Visual Backbone Training》。该论文提出了一种名为EfficientTrain++的广义课程学习算法,旨在解决计算机视觉领域中视觉基础网络模型训练成本高昂的问题。该算法通过在训练过程中逐步揭示每个数据样本的由易到难的特征或模式,实现了即插即用的视觉基础网络1.5−3.0倍无损训练加速,且具有通用性,适用于不同的训练数据规模、监督学习和自监督学习,以及多种网络结构。

详细内容:
1. 研究背景:随着模型尺寸和训练数据规模的增大,视觉基础网络在多个视觉任务上取得了显著性能提升,但同时也带来了高昂的训练成本,限制了其发展和应用。

2. EfficientTrain++算法:该算法基于广义课程学习思想,不进行数据维度筛选,而是在训练过程中逐步揭示数据样本的特征,避免了传统课程学习的设计局限和次优问题。

3. 算法亮点
– 实现1.5−3.0倍无损训练加速,性能不损失。
– 适用于不同的训练数据规模和训练开销。
– 通用于多种网络结构,如ViT、ConvNet等。
– 对小模型可提升性能,如在ImageNet-1K上达到81.3%的DeiT-S性能。
– 开发了针对CPU/硬盘性能不足和大规模并行训练的效率优化技术。

4. 研究动机:大型基础模型虽推动了AI和DL的进步,但高昂的训练成本成为限制其发展的瓶颈。

5. 方法简介:通过观察自然视觉模型训练过程中的判别特征学习规律,提出了不筛选数据维度,而是逐步揭示特征的广义课程学习范式。

6. 实验结果:EfficientTrain++在ImageNet-1K和ImageNet-22K上实现了性能无损的显著训练加速,对小模型性能有显著提升,且对自监督学习算法MAE同样有效。在目标检测、实例分割、语义分割等下游任务上也不损失性能。

7. 技术专栏和资源:文章还提供了多模态大模型解读、Transformer系列、ICCV2023论文解读等技术专栏,以及极视角动态和Neural ODE、Transformer细节的技术综述资源。

结论:
EfficientTrain++算法为计算机视觉领域提供了一种有效的训练效率提升方法,通过广义课程学习减少了模型训练成本,同时保持了性能,具有广泛的应用前景和实用价值。

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原文作者: 极市平台

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