論文の概要: Extracting knowledge from features with multilevel abstraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13642v1
• Date: Sat, 4 Dec 2021 02:25:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-02 10:23:11.288039
• Title: Extracting knowledge from features with multilevel abstraction
• Title（参考訳）: 多レベル抽象化による特徴からの知識抽出
• Authors: Jinhong Lin, Zhaoyang Li
• Abstract要約: 自己知識蒸留(SKD)は、大きな教師モデルから小さな学生モデルに知識を移すことを目的としている。 本稿では,本手法と異なる方法で,新しいSKD手法を提案する。 実験とアブレーション研究は、様々なタスクにおいて、その大きな効果と一般化を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4443503349903124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge distillation aims at transferring the knowledge from a large teacher model to a small student model with great improvements of the performance of the student model. Therefore, the student network can replace the teacher network to deploy on low-resource devices since the higher performance, lower number of parameters and shorter inference time. Self-knowledge distillation (SKD) attracts a great attention recently that a student model itself is a teacher model distilling knowledge from. To the best of our knowledge, self knowledge distillation can be divided into two main streams: data augmentation and refined knowledge auxiliary. In this paper, we purpose a novel SKD method in a different way from the main stream methods. Our method distills knowledge from multilevel abstraction features. Experiments and ablation studies show its great effectiveness and generalization on various kinds of tasks with various kinds of model structures. Our codes have been released on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は, 大規模教員モデルから小学生モデルへの知識伝達を目標とし, 学生モデルの性能向上を図っている。 そのため,学生ネットワークは,より高い性能,低いパラメータ数,短い推論時間のため,低リソースデバイスに配置する教師ネットワークを置き換えることができる。 自己知識蒸留(SKD)は、近年学生モデル自体が知識を蒸留する教師モデルであることに大きな注目を集めている。 我々の知識を最大限に活用するために、自己知識の蒸留は2つの主要なストリームに分けることができる。 本稿では,新しいskd法を,メインストリーム法とは異なる方法で目的とする。 本手法は多レベル抽象特徴から知識を抽出する。 実験とアブレーション研究は、様々な種類のモデル構造を持つ様々なタスクにおいて、その大きな効果と一般化を示す。 私たちのコードはGitHubでリリースされています。

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