論文の概要: A general framework for ensemble distribution distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11531v2
• Date: Fri, 8 Jan 2021 11:20:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 14:15:21.033126
• Title: A general framework for ensemble distribution distillation
• Title（参考訳）: アンサンブル分散蒸留のための一般的な枠組み
• Authors: Jakob Lindqvist, Amanda Olmin, Fredrik Lindsten, Lennart Svensson
• Abstract要約: ニューラルネットワークのアンサンブルは、予測や不確実性推定の観点から、シングルネットワークよりも優れたパフォーマンスを示すことが示されている。 本稿では,分解の保存方法として,回帰アンサンブルと分類アンサンブルの両方を蒸留する枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.996944635904402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ensembles of neural networks have been shown to give better performance than single networks, both in terms of predictions and uncertainty estimation. Additionally, ensembles allow the uncertainty to be decomposed into aleatoric (data) and epistemic (model) components, giving a more complete picture of the predictive uncertainty. Ensemble distillation is the process of compressing an ensemble into a single model, often resulting in a leaner model that still outperforms the individual ensemble members. Unfortunately, standard distillation erases the natural uncertainty decomposition of the ensemble. We present a general framework for distilling both regression and classification ensembles in a way that preserves the decomposition. We demonstrate the desired behaviour of our framework and show that its predictive performance is on par with standard distillation.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークのアンサンブルは、予測と不確実性推定の両方の観点から、単一ネットワークよりも優れたパフォーマンスをもたらすことが示されている。 さらに、アンサンブルは不確実性をアレタリック(データ)成分とてんかん(モデル)成分に分解することができ、予測の不確実性のより完全な画像を与える。 アンサンブル蒸留は、アンサンブルを単一のモデルに圧縮するプロセスであり、多くの場合、個々のアンサンブルメンバーよりも優れたランダーモデルをもたらす。 残念なことに、標準蒸留はアンサンブルの自然な不確実性分解を消す。 本稿では,分解を保ちながら,回帰と分類の両アンサンブルを蒸留する一般的な枠組みを提案する。 我々は,本フレームワークの所望の挙動を実証し,その予測性能が標準蒸留と同等であることを示す。

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