論文の概要: Improved Knowledge Distillation via Adversarial Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14356v1
• Date: Mon, 29 Nov 2021 07:20:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 17:03:12.002964
• Title: Improved Knowledge Distillation via Adversarial Collaboration
• Title（参考訳）: 逆境協調による知識蒸留の改善
• Authors: Zhiqiang Liu, Chengkai Huang, Yanxia Liu
• Abstract要約: 小学生モデルは、大きく訓練された教師モデルの知識を活用するために訓練される。 教師と生徒の能力格差のため、生徒の成績は教師のレベルに達することは困難である。 本稿では, 知識蒸留の性能を効果的に向上させる, ACKD (Adversarial Collaborative Knowledge Distillation) 法を提案する。
• 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 has become an important approach to obtain a compact yet effective model. To achieve this goal, a small student model is trained to exploit the knowledge of a large well-trained teacher model. However, due to the capacity gap between the teacher and the student, the student's performance is hard to reach the level of the teacher. Regarding this issue, existing methods propose to reduce the difficulty of the teacher's knowledge via a proxy way. We argue that these proxy-based methods overlook the knowledge loss of the teacher, which may cause the student to encounter capacity bottlenecks. In this paper, we alleviate the capacity gap problem from a new perspective with the purpose of averting knowledge loss. Instead of sacrificing part of the teacher's knowledge, we propose to build a more powerful student via adversarial collaborative learning. To this end, we further propose an Adversarial Collaborative Knowledge Distillation (ACKD) method that effectively improves the performance of knowledge distillation. Specifically, we construct the student model with multiple auxiliary learners. Meanwhile, we devise an adversarial collaborative module (ACM) that introduces attention mechanism and adversarial learning to enhance the capacity of the student. Extensive experiments on four classification tasks show the superiority of the proposed ACKD.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留はコンパクトで効果的なモデルを得るための重要なアプローチとなっている。 この目的を達成するために、小規模の学生モデルを訓練し、大規模に訓練された教師モデルの知識を活用する。 しかし,教師と生徒の能力格差のため,生徒の成績が教師のレベルに達することは困難である。 この問題に関して,既存の手法では,教師の知識の難易度をプロキシ方式で低減することを提案する。 これらのプロキシベースの手法は教師の知識喪失を見落としているため、生徒は能力のボトルネックに遭遇する可能性がある。 本稿では,知識喪失を回避することを目的として,新たな視点からキャパシティギャップ問題を緩和する。 教師の知識の一部を犠牲にする代わりに、対戦型協調学習を通じてより強力な学生を構築することを提案する。 この目的のために,本研究では,知識蒸留の性能を効果的に向上するadversarial Collaborative Knowledge Distillation (ACKD)法を提案する。 具体的には,複数の補助学習者を用いた学生モデルを構築する。 一方,学生の能力を高めるために,注意機構と対人学習を導入した対人協調モジュール(ACM)を考案した。 4つの分類タスクに関する大規模な実験は、提案したACKDの優位性を示している。

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