論文の概要: MetaDistiller: Network Self-Boosting via Meta-Learned Top-Down Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12094v1
• Date: Thu, 27 Aug 2020 13:04:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 07:16:15.674133
• Title: MetaDistiller: Network Self-Boosting via Meta-Learned Top-Down Distillation
• Title（参考訳）: MetaDistiller: メタラーニングトップダウン蒸留によるネットワーク自己発泡
• Authors: Benlin Liu, Yongming Rao, Jiwen Lu, Jie Zhou, Cho-jui Hsieh
• Abstract要約: 本研究では,ラベル生成器を用いて高い適合性を有するソフトターゲットを生成することを提案する。 このラベルジェネレータを最適化するためにメタ学習技術を用いることができる。 実験は CIFAR-100 と ILSVRC2012 の2つの標準分類ベンチマークで実施された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 153.56211546576978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Distillation (KD) has been one of the most popu-lar methods to learn a compact model. However, it still suffers from highdemand in time and computational resources caused by sequential train-ing pipeline. Furthermore, the soft targets from deeper models do notoften serve as good cues for the shallower models due to the gap of com-patibility. In this work, we consider these two problems at the same time.Specifically, we propose that better soft targets with higher compatibil-ity can be generated by using a label generator to fuse the feature mapsfrom deeper stages in a top-down manner, and we can employ the meta-learning technique to optimize this label generator. Utilizing the softtargets learned from the intermediate feature maps of the model, we canachieve better self-boosting of the network in comparison with the state-of-the-art. The experiments are conducted on two standard classificationbenchmarks, namely CIFAR-100 and ILSVRC2012. We test various net-work architectures to show the generalizability of our MetaDistiller. Theexperiments results on two datasets strongly demonstrate the effective-ness of our method.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、コンパクトモデルを学ぶための最も一般的な方法の一つである。 しかしながら、シーケンシャルなトレーディングパイプラインによって引き起こされる、高需要の時間と計算リソースにはまだ苦しんでいる。 さらに, より深いモデルからのソフトターゲットは, コンパチビリティの欠如により, より浅いモデルにとって良い手がかりとなることがしばしばある。 本稿では,これら2つの問題を同時に検討すると共に,ラベル生成器を用いて,より深い段階からトップダウンで特徴マップを融合させることにより,高い適合性を有するより良いソフトターゲットを生成することを提案し,このラベル生成器を最適化するためにメタラーニング手法を用いることができる。 モデルの中間特徴マップから学習したソフトターゲットを利用することで、最先端技術と比較してネットワークの自己形成性を向上する。 実験は CIFAR-100 と ILSVRC2012 の2つの標準分類ベンチマークで実施された。 我々は,MetaDistillerの汎用性を示すために,様々なネットワークアーキテクチャをテストする。 2つのデータセットに対する実験結果は,本手法の有効性を強く示している。

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