DAFL:无数据网络压缩算法之通俗易懂小白教程

理解此图就算理解一半了。。。。。。。

1.总体3个大网络：

• Generative Network为生成对抗网络GAN（？？这是啥？？后面解释）的生成器G；
• Teacher Network两个作用：a.作为GAN的判别器D  b.知识蒸馏的教师网络（？？知识蒸馏？？后面解释）
• Student Network:将教师网络蒸馏得到的压缩小型网络

2.Random Signal是什么呢？这时候可能就要去了解CNN了，学术表达为高斯噪声，换句话来说，就是用来生成图片用的一个输入值，这里的G可以理解为一个反向的CNN，输入为随机值，输出为图片。

3.算法分为两步：GAN（Generative Network+Teacher Network）来生成图片，这些图片代替了原始数据；

                             知识蒸馏（Teacher Network+Student Network）来压缩Teacher Network得到Student Network。

这里一定要注意要压缩Teacher Network，故而与传统的GAN有些不同，这里判别网络D不需要调参和修改，不然怎么做到压缩？又不是动态压缩。。。。。

GAN生成对抗网络

通俗易懂的话：道高一尺，魔高一丈，道更高，魔更高。

G用来作假，D用来辨别真伪，传统的GAN是这样的：G做的越来越逼真，D辨别能力越来越强，结果G变成了伪造大师，D变成了辨伪大师，最后趋于稳定，均只有50%的机会能打败对方。

此算法将G固定为Teacher network，同时D输出不再是真假，而是Teacher network的输出，这里就要修改GAN的损失函数了，因此本算法的第二个重点图：

α，β为固定值，为调节几个loss中的比重，第一个loss是交叉熵为了让图片更真实，第二个是**损失函数为了让生成的图片能**Teacher Network的图片提取器，第三个是为了让生成的图片更加接近原始数据集的分布（为什么？和知识蒸馏有关）

知识蒸馏

通俗解释：学生在老师的引导下去爬老师曾经爬过无数次的山，而且这个山的道路上还留有各种老师留下的记号。

这里可能要先了解softmax函数才更好深入了解蒸馏。

此算法给出蒸馏时训练Student Network的loss,如下图：

目的：为了让学生网络的输出Ys和教师网络的输出Yt更加接近。

算法流程

最后，在这里训练GAN中的生成网络和蒸馏中的学生网络均是通过LOSS函数通过反向传播（BP算法）来更新网络参数的。

注：笔者也是菜鸡，如有错误，望各位大神指正！！