論文の概要: Diversity Matters When Learning From Ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14149v1
• Date: Wed, 27 Oct 2021 03:44:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 14:47:50.519287
• Title: Diversity Matters When Learning From Ensembles
• Title（参考訳）: アンサンブルから学ぶときの多様性
• Authors: Giung Nam, Jongmin Yoon, Yoonho Lee, Juho Lee
• Abstract要約: 深層アンサンブルは、予測精度とキャリブレーションの両方において、大規模な画像分類タスクにおいて優れている。 訓練が簡単であるにもかかわらず、ディープアンサンブルの計算とメモリコストは、その実行可能性を制限する。 本稿では,このギャップを減らすための簡単な手法,すなわち蒸留した性能を全アンサンブルに近づける手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.05842308307947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep ensembles excel in large-scale image classification tasks both in terms of prediction accuracy and calibration. Despite being simple to train, the computation and memory cost of deep ensembles limits their practicability. While some recent works propose to distill an ensemble model into a single model to reduce such costs, there is still a performance gap between the ensemble and distilled models. We propose a simple approach for reducing this gap, i.e., making the distilled performance close to the full ensemble. Our key assumption is that a distilled model should absorb as much function diversity inside the ensemble as possible. We first empirically show that the typical distillation procedure does not effectively transfer such diversity, especially for complex models that achieve near-zero training error. To fix this, we propose a perturbation strategy for distillation that reveals diversity by seeking inputs for which ensemble member outputs disagree. We empirically show that a model distilled with such perturbed samples indeed exhibits enhanced diversity, leading to improved performance.
• Abstract（参考訳）: ディープアンサンブルは、予測精度とキャリブレーションの両面で、大規模な画像分類タスクに優れている。 訓練は簡単だが、深いアンサンブルの計算とメモリコストは実用性を制限している。 近年の研究では、アンサンブルモデルを1つのモデルに蒸留してコストを下げることを提案しているが、アンサンブルモデルと蒸留モデルの間には依然として性能の差がある。 本稿では,このギャップを減らすための簡単な手法,すなわち蒸留した性能を全アンサンブルに近づける手法を提案する。 私たちの重要な前提は、蒸留されたモデルがアンサンブル内でできるだけ多くの関数の多様性を吸収すべきだということです。 まず, 典型的蒸留法ではその多様性を効果的に伝達できないこと, 特に, 訓練誤差がゼロに近い複雑なモデルの場合について, 実験的検討を行った。 そこで本研究では,アンサンブル部材の出力が一致しない入力を求めることで多様性を明らかにする蒸留の摂動戦略を提案する。 このような摂動試料を蒸留したモデルでは,多様性が向上し,性能が向上することを示す。

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