論文の概要: ORC: Network Group-based Knowledge Distillation using Online Role Change
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01186v2
- Date: Tue, 8 Aug 2023 08:51:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 17:51:58.522620
- Title: ORC: Network Group-based Knowledge Distillation using Online Role Change
- Title（参考訳）: orc: オンラインロールチェンジを用いたネットワークグループベースの知識蒸留
- Authors: Junyong Choi, Hyeon Cho, Seokhwa Cheung, Wonjun Hwang
- Abstract要約: 複数の教師による知識蒸留におけるオンラインの役割変化戦略を提案する。
学生グループの上位ネットワークは、各イテレーションで教師グループに昇格することができる。
CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetにおける提案手法の優位性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.735965959270874
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In knowledge distillation, since a single, omnipotent teacher network cannot
solve all problems, multiple teacher-based knowledge distillations have been
studied recently. However, sometimes their improvements are not as good as
expected because some immature teachers may transfer the false knowledge to the
student. In this paper, to overcome this limitation and take the efficacy of
the multiple networks, we divide the multiple networks into teacher and student
groups, respectively. That is, the student group is a set of immature networks
that require learning the teacher's knowledge, while the teacher group consists
of the selected networks that are capable of teaching successfully. We propose
our online role change strategy where the top-ranked networks in the student
group are able to promote to the teacher group at every iteration. After
training the teacher group using the error samples of the student group to
refine the teacher group's knowledge, we transfer the collaborative knowledge
from the teacher group to the student group successfully. We verify the
superiority of the proposed method on CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet which
achieves high performance. We further show the generality of our method with
various backbone architectures such as ResNet, WRN, VGG, Mobilenet, and
Shufflenet.
- Abstract（参考訳）: 知識蒸留では,全能全能の教師ネットワークではすべての問題を解決できないため,近年,複数の教師による知識蒸留が研究されている。
しかし、一部の未熟な教師が生徒に虚偽の知識を移すことがあるため、その改善は期待したほど良くないこともある。
本稿では,この制限を克服し,複数のネットワークの有効性を活かすために,複数のネットワークを教師グループと学生グループに分割する。
すなわち、学生グループは教師の知識を学習する必要がある未熟なネットワークの集合であり、教師グループは、うまく教えられる選択されたネットワークで構成されている。
学生グループ内の上位ネットワークが各イテレーションで教師グループに昇格できるオンラインの役割変更戦略を提案する。
教師集団の知識を洗練させるために,教師集団の誤りサンプルを用いて教員集団を訓練した後,教師グループから学生グループへの協調的知識の伝達に成功した。
CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetにおける提案手法の優位性を検証する。
我々はさらに,resnet, wrn, vgg, mobilenet, shufflenet などの様々なバックボーンアーキテクチャを用いた手法の汎用性を示す。
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