論文の概要: InDistill: Transferring Knowledge From Pruned Intermediate Layers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10003v1
• Date: Fri, 20 May 2022 07:40:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 03:58:01.474379
• Title: InDistill: Transferring Knowledge From Pruned Intermediate Layers
• Title（参考訳）: indistill: 刈り取られた中間層から知識を移す
• Authors: Ioannis Sarridis, Christos Koutlis, Symeon Papadopoulos, Ioannis Kompatsiaris
• Abstract要約: 本稿では,既存の単層式知識蒸留法の性能を大幅に向上させる新しい手法InDistillを提案する。 提案手法は3つのベンチマーク画像データセットの最先端性能を上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.900515904373247
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Deploying deep neural networks on hardware with limited resources, such as smartphones and drones, constitutes a great challenge due to their computational complexity. Knowledge distillation approaches aim at transferring knowledge from a large model to a lightweight one, also known as teacher and student respectively, while distilling the knowledge from intermediate layers provides an additional supervision to that task. The capacity gap between the models, the information encoding that collapses its architectural alignment, and the absence of appropriate learning schemes for transferring multiple layers restrict the performance of existing methods. In this paper, we propose a novel method, termed InDistill, that can drastically improve the performance of existing single-layer knowledge distillation methods by leveraging the properties of channel pruning to both reduce the capacity gap between the models and retain the architectural alignment. Furthermore, we propose a curriculum learning based scheme for enhancing the effectiveness of transferring knowledge from multiple intermediate layers. The proposed method surpasses state-of-the-art performance on three benchmark image datasets.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンやドローンのような限られたリソースでハードウェア上にディープニューラルネットワークをデプロイすることは、計算の複雑さのために大きな課題となる。 知識蒸留のアプローチは、大きなモデルから、それぞれ教師と学生として知られる軽量なモデルに知識を移すことを目標とし、中間層から知識を蒸留することは、そのタスクにさらなる監督を与える。 モデル間のキャパシティギャップ、そのアーキテクチャアライメントを崩壊させる情報エンコーディング、および複数のレイヤを転送するための適切な学習スキームの欠如は、既存のメソッドのパフォーマンスを制限している。 本稿では, チャネルプルーニングの特性を活用して, モデル間のキャパシティギャップを低減し, アーキテクチャアライメントを維持することにより, 既存の単層式知識蒸留法の性能を大幅に向上させることができる新しい手法InDistillを提案する。 さらに,複数の中間層からの知識伝達の有効性を高めるためのカリキュラム学習方式を提案する。 提案手法は3つのベンチマーク画像データセットの最先端性能を上回る。

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