論文の概要: Dual Correction Strategy for Ranking Distillation in Top-N Recommender System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03459v4
- Date: Wed, 15 May 2024 05:24:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 18:49:58.397589
- Title: Dual Correction Strategy for Ranking Distillation in Top-N Recommender System
- Title(参考訳): トップNレコメンダシステムにおけるランク付け蒸留の二重補正戦略
- Authors: Youngjune Lee, Kee-Eung Kim,
- Abstract要約: 本稿では,知識蒸留のための二重補正戦略について述べる。
DCDは、より効率的な方法で、教師モデルから生徒モデルにランキング情報を転送する。
実験の結果,提案手法は最先端のベースラインよりも優れていることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.37864671297929
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge Distillation (KD), which transfers the knowledge of a well-trained large model (teacher) to a small model (student), has become an important area of research for practical deployment of recommender systems. Recently, Relaxed Ranking Distillation (RRD) has shown that distilling the ranking information in the recommendation list significantly improves the performance. However, the method still has limitations in that 1) it does not fully utilize the prediction errors of the student model, which makes the training not fully efficient, and 2) it only distills the user-side ranking information, which provides an insufficient view under the sparse implicit feedback. This paper presents Dual Correction strategy for Distillation (DCD), which transfers the ranking information from the teacher model to the student model in a more efficient manner. Most importantly, DCD uses the discrepancy between the teacher model and the student model predictions to decide which knowledge to be distilled. By doing so, DCD essentially provides the learning guidance tailored to "correcting" what the student model has failed to accurately predict. This process is applied for transferring the ranking information from the user-side as well as the item-side to address sparse implicit user feedback. Our experiments show that the proposed method outperforms the state-of-the-art baselines, and ablation studies validate the effectiveness of each component.
- Abstract(参考訳): 知識蒸留(KD)は、よく訓練された大きなモデル(教師)の知識を小さなモデル(学生)に伝達するものであり、推薦システムの実践的展開において重要な研究領域となっている。
近年,レコメンデーションリストのランキング情報を蒸留することで,性能が著しく向上することが示された。
しかし、その方法には制限がある。
1)学生モデルの予測誤差を十分に活用していないため、学習の効率が良くない。
2) ユーザ側のランキング情報のみを蒸留し, 暗黙のフィードバックが不足している。
本稿では,教師モデルから生徒モデルへのランキング情報をより効率的に伝達するDCD(Dual Correction Strategy for Distillation)を提案する。
最も重要なことは、DCDは教師モデルと生徒モデル予測の相違を利用して、どの知識を蒸留するかを決定することである。
そうすることによって、DCDは、学生モデルが正確に予測できなかったことを「修正」するために調整された学習指導を提供する。
このプロセスは、ユーザ側とアイテム側からランキング情報を転送して、希少な暗黙のユーザフィードバックに対処する。
実験の結果,提案手法は最先端のベースラインよりも優れており,アブレーション実験により各コンポーネントの有効性が検証された。
関連論文リスト
- Adaptive Explicit Knowledge Transfer for Knowledge Distillation [17.739979156009696]
教師モデルから,非目標クラスの確率分布を効果的に提供することにより,ロジットに基づく知識蒸留の性能を向上させることができることを示す。
本研究では,学習者が暗黙的な知識を適応的に学習できる新たな損失を提案する。
実験結果から, 適応的明示的知識伝達法(AEKT)は, 最先端KD法と比較して性能が向上することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-03T07:42:59Z) - Relative Difficulty Distillation for Semantic Segmentation [54.76143187709987]
我々は,Relative Difficulty Distillation (RDD) というセマンティックセグメンテーションのための画素レベルのKDパラダイムを提案する。
RDDにより、教師ネットワークは、追加の最適化目標を伴わずに、学習焦点に対する効果的なガイダンスを提供することができる。
我々の研究は、RDDが既存のKDメソッドと統合して、上位パフォーマンスバウンダリを改善できることを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-04T08:08:25Z) - Improve Knowledge Distillation via Label Revision and Data Selection [37.74822443555646]
本稿では,教師の不正確な予測を基礎的真理を用いて修正することを提案する。
後者では,教師が指導する適切なトレーニングサンプルを選択するためのデータ選択手法を提案する。
実験の結果,提案手法の有効性を実証し,他の蒸留法と組み合わせることができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-03T02:41:16Z) - Knowledge Diffusion for Distillation [53.908314960324915]
知識蒸留(KD)における教師と学生の表現ギャップ
これらの手法の本質は、ノイズ情報を捨て、その特徴の貴重な情報を蒸留することである。
DiffKDと呼ばれる新しいKD手法を提案し、拡散モデルを用いて特徴を明示的に識別し一致させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-25T04:49:34Z) - Unbiased Knowledge Distillation for Recommendation [66.82575287129728]
知識蒸留(KD)は推論遅延を低減するためにレコメンダシステム(RS)に応用されている。
従来のソリューションは、まずトレーニングデータから完全な教師モデルを訓練し、その後、その知識を変換して、コンパクトな学生モデルの学習を監督する。
このような標準的な蒸留パラダイムは深刻なバイアス問題を引き起こし、蒸留後に人気アイテムがより強く推奨されることになる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-27T05:14:03Z) - Exploring Inconsistent Knowledge Distillation for Object Detection with
Data Augmentation [66.25738680429463]
物体検出のための知識蒸留(KD)は、教師モデルから知識を伝達することで、コンパクトな検出器を訓練することを目的としている。
教師モデルの反直感的知覚に固有の知識を蒸留することを目的とした,一貫性のない知識蒸留(IKD)を提案する。
本手法は, 1段, 2段, アンカーフリーの物体検出器において, 最先端のKDベースラインより優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-20T16:36:28Z) - Better Teacher Better Student: Dynamic Prior Knowledge for Knowledge
Distillation [70.92135839545314]
本研究では,教師の持つ特徴の一部を,特徴蒸留前の先行知識として統合した動的事前知識(DPK)を提案する。
DPKは,教員モデルと生徒モデルのパフォーマンスを正に相関させ,より大きな教員を適用することで生徒の精度をさらに高めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-13T11:52:13Z) - Adaptive Instance Distillation for Object Detection in Autonomous
Driving [3.236217153362305]
本稿では,教師の知識を学生に選択的に付与し,知識蒸留の性能を向上させるための適応型インスタンス蒸留(AID)を提案する。
また,AIDは教師モデルの性能向上に有効であることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T18:06:33Z) - DE-RRD: A Knowledge Distillation Framework for Recommender System [16.62204445256007]
DE-RRDと呼ばれるレコメンダーシステムのためのナレッジ蒸留フレームワークを提案する。
これにより,教師モデルにエンコードされた潜在知識や教師の予測から学習モデルを学ぶことができる。
実験の結果,DE-RRDは最先端の競争相手よりも優れており,より高速な推論時間で教師モデルに匹敵する,あるいはさらに優れた性能を発揮することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-08T11:09:22Z) - Distilling Object Detectors with Task Adaptive Regularization [97.52935611385179]
現在の最先端のオブジェクト検出器は高い計算コストを犠牲にしており、ローエンドデバイスへのデプロイが困難である。
より大規模な教師モデルから知識を伝達することで、より小さな学生ネットワークを訓練することを目的とした知識蒸留は、モデル小型化のための有望な解決策の1つである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T15:58:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。