論文の概要: Semi-Online Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11747v1
• Date: Tue, 23 Nov 2021 09:44:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-24 15:26:25.915658
• Title: Semi-Online Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 半オンライン知識蒸留
• Authors: Zhiqiang Liu, Yanxia Liu, Chengkai Huang
• Abstract要約: 従来の知識蒸留(KD)は、大規模で訓練済みの教師ネットワークから小さな学生ネットワークへ知識を伝達することである。 学生ネットワークの協調学習を支援するために,Deep mutual learning (DML) が提案されている。 学生と教師のパフォーマンスを効果的に向上する半オンライン知識蒸留法(SOKD)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.373824287636486
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation is an effective and stable method for model compression via knowledge transfer. Conventional knowledge distillation (KD) is to transfer knowledge from a large and well pre-trained teacher network to a small student network, which is a one-way process. Recently, deep mutual learning (DML) has been proposed to help student networks learn collaboratively and simultaneously. However, to the best of our knowledge, KD and DML have never been jointly explored in a unified framework to solve the knowledge distillation problem. In this paper, we investigate that the teacher model supports more trustworthy supervision signals in KD, while the student captures more similar behaviors from the teacher in DML. Based on these observations, we first propose to combine KD with DML in a unified framework. Furthermore, we propose a Semi-Online Knowledge Distillation (SOKD) method that effectively improves the performance of the student and the teacher. In this method, we introduce the peer-teaching training fashion in DML in order to alleviate the student's imitation difficulty, and also leverage the supervision signals provided by the well-trained teacher in KD. Besides, we also show our framework can be easily extended to feature-based distillation methods. Extensive experiments on CIFAR-100 and ImageNet datasets demonstrate the proposed method achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は知識伝達によるモデル圧縮の有効かつ安定した方法である。 従来の知識蒸留(kd)は、大きく訓練された教師ネットワークから、一方向のプロセスである小さな学生ネットワークに知識を移すことである。 近年,学生ネットワークの協調学習を支援する深層相互学習(dml)が提案されている。 しかし,我々の知識を最大限活用するために,KDとDMLは統合された枠組みで知識蒸留問題を解くために共同で検討されたことはない。 本稿では,教師モデルがKDの信頼性の高い監視信号をサポートするのに対して,学生はDMLの教師からより類似した振る舞いを捉える。 これらの観測に基づいて、我々はまずKDとDMLを統合フレームワークで組み合わせることを提案する。 さらに,学生と教師のパフォーマンスを効果的に向上する半オンライン知識蒸留(SOKD)手法を提案する。 本手法では,学生の模倣の難しさを軽減するため,DMLにおけるピア・ティーチング・トレーニング・ファッションを導入し,また,KDでよく訓練された教師が提供した指導信号を活用する。 さらに、我々のフレームワークを機能ベースの蒸留法に簡単に拡張できることも示しています。 CIFAR-100とImageNetデータセットの大規模な実験により,提案手法が最先端の性能を実現することを示す。

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