論文の概要: Learning Student-Friendly Teacher Networks for Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07650v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 07:00:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:33:57.027925
• Title: Learning Student-Friendly Teacher Networks for Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: ナレッジディルミネーションのための学生フレンドリーな教師ネットワーク学習
• Authors: Dae Young Park, Moon-Hyun Cha, Changwook Jeong, Daesin Kim, Bohyung Han
• Abstract要約: 本研究では,教師から学生への暗黒知識の伝達を容易にする新しい知識蒸留手法を提案する。 事前教育を受けた教師に与えた学習モデルの効果的な学習方法のほとんどとは対照的に,学生に親しみやすい教師モデルを学ぶことを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.11640959363315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose a novel knowledge distillation approach to facilitate the transfer of dark knowledge from a teacher to a student. Contrary to most of the existing methods that rely on effective training of student models given pretrained teachers, we aim to learn the teacher models that are friendly to students and, consequently, more appropriate for knowledge transfer. In other words, even at the time of optimizing a teacher model, the proposed algorithm learns the student branches jointly to obtain student-friendly representations. Since the main goal of our approach lies in training teacher models and the subsequent knowledge distillation procedure is straightforward, most of the existing knowledge distillation algorithms can adopt this technique to improve the performance of the student models in terms of accuracy and convergence speed. The proposed algorithm demonstrates outstanding accuracy in several well-known knowledge distillation techniques with various combinations of teacher and student architectures.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,教師から学生への暗黒知識の伝達を容易にする新しい知識蒸留手法を提案する。 事前教育を受けた教師に与えた学習モデルの効果的な学習に依拠する既存の方法のほとんどとは対照的に,生徒に親しみやすい教師モデルを学び,その結果,より知識伝達に適することを目指す。 言い換えれば、教師モデルを最適化する時点でも、提案されたアルゴリズムは学生のブランチを共同で学習し、学生に優しい表現を得る。 本手法の主な目的は教員モデルの訓練であり,それに続く知識蒸留手順は単純であるため,既存の知識蒸留アルゴリズムのほとんどは,精度と収束速度の観点から学生モデルの性能を向上させるためにこの手法を採用することができる。 提案アルゴリズムは,教師と学生のアーキテクチャの様々な組み合わせによる知識蒸留技術において,優れた精度を示す。

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