論文の概要: Channel Self-Supervision for Online Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11660v2
• Date: Wed, 23 Mar 2022 10:55:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 11:52:14.346001
• Title: Channel Self-Supervision for Online Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: オンライン知識蒸留におけるチャンネル自己スーパービジョン
• Authors: Shixiao Fan, Xuan Cheng, Xiaomin Wang, Chun Yang, Pan Deng, Minghui Liu, Jiali Deng, Ming Liu
• Abstract要約: オンライン知識蒸留(CSS)のための新しいオンライン知識蒸留法, textbfChannel textbfSelf-textbfSupervisionを提案する。 我々は,マルチブランチ構造を構築し,自己教師付き学習を通じて分岐間多様性を向上させる。 提案手法はOKDDipよりも多様性が高く,PCLのような最先端技術でも高い性能向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.033675223173933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, researchers have shown an increased interest in the online knowledge distillation. Adopting an one-stage and end-to-end training fashion, online knowledge distillation uses aggregated intermediated predictions of multiple peer models for training. However, the absence of a powerful teacher model may result in the homogeneity problem between group peers, affecting the effectiveness of group distillation adversely. In this paper, we propose a novel online knowledge distillation method, \textbf{C}hannel \textbf{S}elf-\textbf{S}upervision for Online Knowledge Distillation (CSS), which structures diversity in terms of input, target, and network to alleviate the homogenization problem. Specifically, we construct a dual-network multi-branch structure and enhance inter-branch diversity through self-supervised learning, adopting the feature-level transformation and augmenting the corresponding labels. Meanwhile, the dual network structure has a larger space of independent parameters to resist the homogenization problem during distillation. Extensive quantitative experiments on CIFAR-100 illustrate that our method provides greater diversity than OKDDip and we also give pretty performance improvement, even over the state-of-the-art such as PCL. The results on three fine-grained datasets (StanfordDogs, StanfordCars, CUB-200-211) also show the significant generalization capability of our approach.
• Abstract（参考訳）: 近年,オンライン知識蒸留への関心が高まっている。 オンライン知識蒸留は、ワンステージとエンドツーエンドのトレーニング手法を採用し、複数のピアモデルの集約された中間予測を使用してトレーニングを行う。 しかし、強力な教師モデルがないことは、グループ仲間間の均質性の問題を引き起こし、グループ蒸留の有効性に悪影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,オンライン知識蒸留のための新しいオンライン知識蒸留法である \textbf{c}hannel \textbf{s}elf-\textbf{s}upervision for online knowledge distillation (css)を提案する。 具体的には,デュアルネットワークのマルチブランチ構造を構築し,自己教師付き学習によるブランチ間多様性を高める。 一方、二重ネットワーク構造は蒸留時の均質化問題に抵抗する独立したパラメータの空間が大きい。 CIFAR-100の大規模定量実験により,本手法はOKDDipよりも多様性が高く,PCLのような最先端技術でも高い性能向上が得られた。 StanfordDogs,StanfordCars,CUB-200-211の3つの詳細なデータセットの結果も,我々のアプローチの大幅な一般化能力を示している。

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