論文の概要: Annealing Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07163v1
• Date: Wed, 14 Apr 2021 23:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-16 15:13:56.342676
• Title: Annealing Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: アニーリング知識蒸留
• Authors: Aref Jafari, Mehdi Rezagholizadeh, Pranav Sharma, Ali Ghodsi
• Abstract要約: 教師のソフトターゲットから得られる豊富な情報を段階的かつ効率的にフィードバックし、知識蒸留法(アニーリングKD)の改善を提案します。 本稿では,Anaaling-KD法の有効性を裏付ける理論的および実証的な証拠と実用的実験を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.396407687999048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Significant memory and computational requirements of large deep neural networks restrict their application on edge devices. Knowledge distillation (KD) is a prominent model compression technique for deep neural networks in which the knowledge of a trained large teacher model is transferred to a smaller student model. The success of knowledge distillation is mainly attributed to its training objective function, which exploits the soft-target information (also known as "dark knowledge") besides the given regular hard labels in a training set. However, it is shown in the literature that the larger the gap between the teacher and the student networks, the more difficult is their training using knowledge distillation. To address this shortcoming, we propose an improved knowledge distillation method (called Annealing-KD) by feeding the rich information provided by the teacher's soft-targets incrementally and more efficiently. Our Annealing-KD technique is based on a gradual transition over annealed soft-targets generated by the teacher at different temperatures in an iterative process, and therefore, the student is trained to follow the annealed teacher output in a step-by-step manner. This paper includes theoretical and empirical evidence as well as practical experiments to support the effectiveness of our Annealing-KD method. We did a comprehensive set of experiments on different tasks such as image classification (CIFAR-10 and 100) and NLP language inference with BERT-based models on the GLUE benchmark and consistently got superior results.
• Abstract（参考訳）: 大きなディープニューラルネットワークの重要なメモリと計算要件は、エッジデバイスでの応用を制限する。 知識蒸留(KD)は、訓練された大きな教師モデルの知識をより小さな学生モデルに移すディープニューラルネットワークのための顕著なモデル圧縮技術である。 知識蒸留の成功は、トレーニングセットに与えられた通常のハードラベルに加えて、ソフトターゲット情報(ダークナレッジとも呼ばれる)を利用する訓練目的関数に起因している。 しかし,教師と学生のネットワーク間のギャップが大きいほど,知識蒸留による訓練が困難であることが文献で示されている。 そこで本研究では,教師のソフトターゲットが提供する豊富な情報を段階的に,より効率的に供給し,知識蒸留の改良手法(Anaaling-KD)を提案する。 このアニーリングkd手法は,教師が異なる温度で生成したアニーリングソフトターゲティングを段階的に段階的に変化させることにより,アニーリングした教師の出力を段階的に追従するように訓練するものである。 本稿では,Anaaling-KD法の有効性を裏付ける理論的および実証的な証拠と実用実験を含む。 GLUEベンチマークでは,画像分類(CIFAR-10,100)やBERTモデルを用いたNLP言語推論など,さまざまなタスクに関する総合的な実験を行い,優れた結果を得た。

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