微软亚洲研究院推出TinyMIM：通过知识蒸馏提升小型ViT的性能
重新表达：研究动机掩码建模（MIM,MAE）被证明是非常有效的自监督训练方法。然而，如图1所示，MIM对于更大的模型效果相对更好。当模型很小的时候（比如ViT-T5M参数，这样的模型对于现实世界非常重要），MIM甚至可能一定程度上降低模型的效果。比如用MAE训练的ViT-L比普通监督训练的模型在ImageNet上的分类效果提升3.3%，但是用MAE训练的ViT-T比普通监督训练的模型在ImageNet上的分类效果降低了0.6%。在这篇工作中我们提出了TinyMIM，其在保持ViT结构不变并且不修改结构引入
重新表达：研究动机
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2301.01296.pdf 代码地址：https://github.com/OliverRensu/TinyMIM
指学生模型的 class token，而 
指老师模型的 class token。
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