論文の概要: Students are the Best Teacher: Exit-Ensemble Distillation with Multi-Exits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00299v2
• Date: Mon, 5 Apr 2021 01:13:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 12:37:19.927374
• Title: Students are the Best Teacher: Exit-Ensemble Distillation with Multi-Exits
• Title（参考訳）: 学生は最高の教師です:マルチエクイットによるエグジットセンブル蒸留
• Authors: Hojung Lee, Jong-Seok Lee
• Abstract要約: 本論文では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の分類性能を改善するための知識蒸留に基づく新しい学習法を提案する。 教師が生徒にのみ教える従来の蒸留の概念とは異なり、生徒は他の生徒や教師がもっとよく学ぶのを助けることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.140055086630838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel knowledge distillation-based learning method to improve the classification performance of convolutional neural networks (CNNs) without a pre-trained teacher network, called exit-ensemble distillation. Our method exploits the multi-exit architecture that adds auxiliary classifiers (called exits) in the middle of a conventional CNN, through which early inference results can be obtained. The idea of our method is to train the network using the ensemble of the exits as the distillation target, which greatly improves the classification performance of the overall network. Our method suggests a new paradigm of knowledge distillation; unlike the conventional notion of distillation where teachers only teach students, we show that students can also help other students and even the teacher to learn better. Experimental results demonstrate that our method achieves significant improvement of classification performance on various popular CNN architectures (VGG, ResNet, ResNeXt, WideResNet, etc.). Furthermore, the proposed method can expedite the convergence of learning with improved stability. Our code will be available on Github.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習した教師ネットワークを使わずに,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の分類性能を向上させるための知識蒸留に基づく学習手法を提案する。 提案手法は,従来のCNNの中央に補助分類器(出口と呼ばれる)を付加するマルチエグジットアーキテクチャを利用して,早期推論結果を得る。 本手法は,蒸留ターゲットとして出口のアンサンブルを用いてネットワークを訓練し,ネットワーク全体の分類性能を大幅に向上させる。 教師が生徒にのみ教えるという従来の「蒸留」とは違って,生徒は他の生徒や教師もより良く学ぶことができることを示し,知識蒸留の新しいパラダイムを提案する。 実験により,提案手法は,様々なCNNアーキテクチャ(VGG,ResNet,ResNeXt,WideResNetなど)の分類性能を大幅に向上することを示す。 さらに,提案手法は,安定性の向上とともに学習の収束を早めることができる。 私たちのコードはgithubで入手できる。

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