Simulation-to-Real domain adaptation with teacher-student learning for endoscopic instrument segment_sim2real 学习

        这篇文章介绍了一种teacher-student的学习方法，从标注的模拟数据和未标记的真实数据中联合学习，以解决当前基于一致性的无监督领域自适应框架中的错误学习问题。        

        之前的基于扰动的一致性学习方法，如sim2Real存在所谓的confifirmation bias问题。sim2real方法大致如下图所示，简单来说就是将源域有标签的图像输入到网络中，得到预测结果y，并对y施加有监督的损失；将目标域无标签图像x以及其施加扰动后的图像p(x)输入网络，得到输出y1,y2,对y1,y2施加一致性损失，将一致性损失和有监督损失加起来得到总的损失。作者认为sim2real方法相当于网络既当学生又当老师，由于DNN的预测在训练过程中可能是不正确的或存在噪声的，这种学生即教师的方法，使得学生模型对老师模型产生的伪标签过度拟合，导致了所谓的confirmation bias。

        作者的办法是解耦学生模型和老师模型，如下图所示，即学生模型保持原样，而老师模型是一个结构和学生模型一样的模型，使用学生模型的参数初始化老师模型的参数，不同的是，在参数更新方面，学生模型就是计算损失然后反向传播更新参数，而老师模型的参数更新是借助老师模型的参数和学生模型的参数，通过指数滑动平均更新的。

        （1）式是总体的损失函数，是一致性损失，是老师网络，是学生网络。(2)式是老师网络参数更新的公式，值得注意的是更新的顺序是学生网络先更新，然后才更新老师网络。

        为什么这样可以解决confirmation bias的问题？我的理解是如果学生模型在第t次更新后，学到了错误的信息，那么由于老师模型是通过指数滑动平均更新参数的，因此相对于学生模型来说，在错误的道路上走的不远，(类似于学生模型喝了100斤du，老师模型喝了90斤du的样子)所以在计算一致性损失时可以将学生模型往正确的方向拉一拉。

        学习过程的伪代码如下图所示。 

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