論文の概要: InDistill: Information flow-preserving knowledge distillation for model compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10003v3
• Date: Fri, 16 Jun 2023 14:32:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-06-19 18:32:44.570444
• Title: InDistill: Information flow-preserving knowledge distillation for model compression
• Title（参考訳）: InDistill: モデル圧縮のための情報フロー保存知識蒸留
• Authors: Ioannis Sarridis, Christos Koutlis, Giorgos Kordopatis-Zilos, Ioannis Kompatsiaris, Symeon Papadopoulos
• Abstract要約: InDistillは、知識蒸留とチャネルプルーニングを組み合わせたモデル圧縮アプローチである。 提案手法は3つの標準ベンチマーク上での最先端性能を上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.555473504144963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this paper we introduce InDistill, a model compression approach that combines knowledge distillation and channel pruning in a unified framework for the transfer of the critical information flow paths from a heavyweight teacher to a lightweight student. Such information is typically collapsed in previous methods due to an encoding stage prior to distillation. By contrast, InDistill leverages a pruning operation applied to the teacher's intermediate layers reducing their width to the corresponding student layers' width. In that way, we force architectural alignment enabling the intermediate layers to be directly distilled without the need of an encoding stage. Additionally, a curriculum learning-based training scheme is adopted considering the distillation difficulty of each layer and the critical learning periods in which the information flow paths are created. The proposed method surpasses state-of-the-art performance on three standard benchmarks, i.e. CIFAR-10, CUB-200, and FashionMNIST by 3.08%, 14.27%, and 1% mAP, respectively, as well as on more challenging evaluation settings, i.e. ImageNet and CIFAR-100 by 1.97% and 5.65% mAP, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,重大教員から軽量学生への重要な情報フロー経路の伝達のための統一フレームワークにおいて,知識の蒸留とチャネルプルーニングを組み合わせたモデル圧縮手法であるindistillを提案する。 このような情報は、蒸留前の符号化段階によって、通常、以前の方法で崩壊する。 対照的に、indistillは、先生の中間層に適用される刈り込み操作を利用して、その幅を対応する生徒層の幅に還元する。 このようにして,中間層をエンコーディングステージを必要とせずに直接蒸留できるアーキテクチャアライメントを強制的に実施する。 また、各層の蒸留難易度と、情報フローパスが作成される臨界学習期間を考慮し、カリキュラム学習に基づく学習方式を採用する。 提案手法は3つの標準ベンチマーク(cifar-10, cub-200, fashionmnist)において,それぞれ3.08%, 14.27%, 1%, より困難な評価設定(imagenet, cifar-100 それぞれ 1.9.7%, 5.65%)において, 最先端性能を上回っている。

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