論文の概要: [Re] Distilling Knowledge via Knowledge Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11246v1
• Date: Wed, 18 May 2022 07:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-06 06:21:33.980880
• Title: [Re] Distilling Knowledge via Knowledge Review
• Title（参考訳）: ナレッジレビューによる知識の蒸留 [Re]
• Authors: Apoorva Verma, Pranjal Gulati, Sarthak Gupta
• Abstract要約: 本研究は,CVPR '21論文で紹介された知識蒸留における実験結果を再現し,評価枠組みの堅牢性を評価することを目的としている。 知識蒸留における従来の研究は、学生と教師の同一レベル間の接続経路のみを研究しており、クロスレベル接続経路は検討されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.011028799145883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This effort aims to reproduce the results of experiments and analyze the robustness of the review framework for knowledge distillation introduced in the CVPR '21 paper 'Distilling Knowledge via Knowledge Review' by Chen et al. Previous works in knowledge distillation only studied connections paths between the same levels of the student and the teacher, and cross-level connection paths had not been considered. Chen et al. propose a new residual learning framework to train a single student layer using multiple teacher layers. They also design a novel fusion module to condense feature maps across levels and a loss function to compare feature information stored across different levels to improve performance. In this work, we consistently verify the improvements in test accuracy across student models as reported in the original paper and study the effectiveness of the novel modules introduced by conducting ablation studies and new experiments.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ChenらによるCVPR '21論文'Distilling Knowledge via Knowledge Review' において,実験結果を再現し,知識蒸留のためのレビューフレームワークの堅牢性を分析することを目的としている。 知識蒸留における従来の研究は、学生と教師の同一レベル間の接続経路のみを研究しており、クロスレベル接続経路は検討されていない。 chenらは、複数の教師層を使って単一の学生層をトレーニングするための新しい残差学習フレームワークを提案している。 彼らはまた、各レベルにまたがる特徴マップを凝縮する新しい融合モジュールと、異なるレベルに格納された特徴情報を比較してパフォーマンスを向上させるロス関数を設計した。 本研究は,学生モデル間での試験精度の向上を一貫して検証し,アブレーション研究と新しい実験によって導入された新しいモジュールの有効性について検討する。

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