論文の概要: Knowledge Distillation with Deep Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.07846v2
• Date: Thu, 25 May 2023 14:07:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-27 00:36:53.414887
• Title: Knowledge Distillation with Deep Supervision
• Title（参考訳）: 深い監督による知識蒸留
• Authors: Shiya Luo, Defang Chen, Can Wang
• Abstract要約: 本研究では,教師モデルのクラス予測と特徴マップをフル活用し,浅層学習モデルの指導を監督する深層学習知識蒸留(DSKD)を提案する。 DSKDでは、各浅い層の学習過程を適応的にバランスさせ、学生のパフォーマンスをさらに向上するため、損失に基づく重み付け戦略が開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8080936803807734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation aims to enhance the performance of a lightweight student model by exploiting the knowledge from a pre-trained cumbersome teacher model. However, in the traditional knowledge distillation, teacher predictions are only used to provide the supervisory signal for the last layer of the student model, which may result in those shallow student layers lacking accurate training guidance in the layer-by-layer back propagation and thus hinders effective knowledge transfer. To address this issue, we propose Deeply-Supervised Knowledge Distillation (DSKD), which fully utilizes class predictions and feature maps of the teacher model to supervise the training of shallow student layers. A loss-based weight allocation strategy is developed in DSKD to adaptively balance the learning process of each shallow layer, so as to further improve the student performance. Extensive experiments on CIFAR-100 and TinyImageNet with various teacher-student models show significantly performance, confirming the effectiveness of our proposed method. Code is available at: $\href{https://github.com/luoshiya/DSKD}{https://github.com/luoshiya/DSKD}$
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は,教師モデルの知識を生かして,軽量な学生モデルの性能を高めることを目的としている。 しかし, 従来の知識蒸留では, 教師の予測は, 生徒モデルの最終層に対する監督信号を提供するためにのみ用いられており, 浅い生徒層では, 層別バック伝播の正確な訓練指導が得られず, 効果的な知識伝達が阻害される可能性がある。 この問題に対処するために,教師モデルのクラス予測と特徴マップをフル活用して,浅層学習者のトレーニングを監督する,Deeply-Supervised Knowledge Distillation (DSKD)を提案する。 DSKDでは、各浅い層の学習過程を適応的にバランスさせ、学生のパフォーマンスをさらに向上するため、損失に基づく重み付け戦略が開発されている。 CIFAR-100とTinyImageNetの多種多様な教師学生モデルによる大規模な実験により,提案手法の有効性が確認された。 コードは、$\href{https://github.com/luoshiya/dskd}{https://github.com/luoshiya/dskd}$で入手できる。

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