論文の概要: Leveraging Different Learning Styles for Improved Knowledge Distillation
in Biomedical Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02931v3
- Date: Wed, 22 Nov 2023 15:23:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 19:17:11.662421
- Title: Leveraging Different Learning Styles for Improved Knowledge Distillation
in Biomedical Imaging
- Title（参考訳）: バイオメディカルイメージングにおける知識蒸留改善のための異なる学習スタイルの利用
- Authors: Usma Niyaz, Abhishek Singh Sambyal, Deepti R. Bathula
- Abstract要約: 我々の研究は知識多様化の概念を活用して、知識蒸留(KD)や相互学習(ML)といったモデル圧縮技術の性能を向上させる。
我々は,教師から学生(KD)への知識伝達を可能にすると同時に,学生(ML)間の協調学習を促進する統一的な枠組みで,一教師と二学生のネットワークを利用する。
教師が学生ネットワークと予測や特徴表現の形で同じ知識を共有する従来の手法とは異なり,提案手法では,教師の予測と特徴マップの学習により,より多様化した戦略を採用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Learning style refers to a type of training mechanism adopted by an
individual to gain new knowledge. As suggested by the VARK model, humans have
different learning preferences, like Visual (V), Auditory (A), Read/Write (R),
and Kinesthetic (K), for acquiring and effectively processing information. Our
work endeavors to leverage this concept of knowledge diversification to improve
the performance of model compression techniques like Knowledge Distillation
(KD) and Mutual Learning (ML). Consequently, we use a single-teacher and
two-student network in a unified framework that not only allows for the
transfer of knowledge from teacher to students (KD) but also encourages
collaborative learning between students (ML). Unlike the conventional approach,
where the teacher shares the same knowledge in the form of predictions or
feature representations with the student network, our proposed approach employs
a more diversified strategy by training one student with predictions and the
other with feature maps from the teacher. We further extend this knowledge
diversification by facilitating the exchange of predictions and feature maps
between the two student networks, enriching their learning experiences. We have
conducted comprehensive experiments with three benchmark datasets for both
classification and segmentation tasks using two different network architecture
combinations. These experimental results demonstrate that knowledge
diversification in a combined KD and ML framework outperforms conventional KD
or ML techniques (with similar network configuration) that only use predictions
with an average improvement of 2%. Furthermore, consistent improvement in
performance across different tasks, with various network architectures, and
over state-of-the-art techniques establishes the robustness and
generalizability of the proposed model
- Abstract（参考訳）: 学習スタイルとは、個人が新しい知識を得るために採用する訓練機構の一種である。
VARKモデルによって示唆されるように、人間は情報を取得し、効果的に処理するために、視覚(V)、聴覚(A)、読み書き(R)、キネティクス(K)など、学習の好みが異なる。
我々の研究は、知識の多様化という概念を利用して、知識蒸留(KD)や相互学習(ML)といったモデル圧縮技術の性能を向上させる。
その結果,教師から生徒への知識の伝達を可能にするだけでなく,学生間の協調学習を促す統一的な枠組みとして,単学・二学期ネットワークを用いた。
教師が予測や特徴表現の形で同じ知識を生徒ネットワークと共有する従来のアプローチと異なり,提案手法では,予測のある生徒と教師からの特徴マップを持つ生徒を訓練することで,より多様化した戦略を採用している。
さらに,2つの学習ネットワーク間の予測と特徴マップの交換を容易にし,学習経験を豊かにすることで,知識の多様化をさらに広げる。
我々は,2つの異なるネットワークアーキテクチャの組み合わせを用いて,分類およびセグメンテーションタスクのための3つのベンチマークデータセットを用いた包括的実験を行った。
これらの実験結果から,KD と ML フレームワークの組み合わせによる知識の多様化は,従来の KD や ML 技術(類似のネットワーク構成)よりも優れており,平均 2% の精度で予測できることがわかった。
さらに、様々なネットワークアーキテクチャと最先端技術によるタスク間のパフォーマンスの一貫性の向上により、提案したモデルの堅牢性と一般化性が確立される。
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