論文の概要: Better Teacher Better Student: Dynamic Prior Knowledge for Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06067v2
• Date: Tue, 14 Jun 2022 05:59:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-15 11:42:54.706758
• Title: Better Teacher Better Student: Dynamic Prior Knowledge for Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: より良い教師: 知識蒸留のための動的事前知識
• Authors: Zengyu Qiu, Xinzhu Ma, Kunlin Yang, Chunya Liu, Jun Hou, Shuai Yi, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 本研究では,教師の持つ特徴の一部を,特徴蒸留前の先行知識として統合する動的事前知識(DPK)を提案する。 私たちのメソッドは、単にターゲットではなく、教師の特徴を入力として取ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.92135839545314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation (KD) has shown very promising capabilities in transferring learning representations from large models (teachers) to small models (students). However, as the capacity gap between students and teachers becomes larger, existing KD methods fail to achieve better results. Our work shows that the 'prior knowledge' is vital to KD, especially when applying large teachers. Particularly, we propose the dynamic prior knowledge (DPK), which integrates part of the teacher's features as the prior knowledge before the feature distillation. This means that our method also takes the teacher's feature as `input', not just `target'. Besides, we dynamically adjust the ratio of the prior knowledge during the training phase according to the feature gap, thus guiding the student in an appropriate difficulty. To evaluate the proposed method, we conduct extensive experiments on two image classification benchmarks (i.e. CIFAR100 and ImageNet) and an object detection benchmark (i.e. MS COCO). The results demonstrate the superiority of our method in performance under varying settings. More importantly, our DPK makes the performance of the student model is positively correlated with that of the teacher model, which means that we can further boost the accuracy of students by applying larger teachers. Our codes will be publicly available for the reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(kd)は、大きなモデル(教師)から小さなモデル(学生)への学習表現の転送に非常に有望な能力を示している。 しかし,学生と教師の能力格差が大きくなるにつれて,既存のKD手法ではより良い結果が得られない。 本研究は,特に大規模教員に適用する場合において,kdにとって「優先的知識」が不可欠であることを示す。 特に,教師の特徴の一部を,特徴蒸留の前に先行知識として統合する動的事前知識(DPK)を提案する。 これは、我々のメソッドが教師の特徴を単に「ターゲット」ではなく「インプット」として捉えることを意味します。 また,学習段階における事前知識の比率を特徴ギャップに応じて動的に調整することにより,学生を適切な難易度で指導する。 提案手法を評価するため、2つの画像分類ベンチマーク(CIFAR100とImageNet)とオブジェクト検出ベンチマーク(MS COCO)について広範な実験を行った。 その結果,異なる条件下での性能において,本手法が優れていることを示す。 さらに,dpkにより,生徒モデルの性能と教師モデルとの正の相関が得られ,より大きな教師を適用することで,学生の正確性をさらに高めることができる。 私たちのコードは再現性のために公開されます。

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