論文の概要: Continuation KD: Improved Knowledge Distillation through the Lens of Continuation Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05998v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 16:00:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 15:19:30.373270
• Title: Continuation KD: Improved Knowledge Distillation through the Lens of Continuation Optimization
• Title（参考訳）: 継続KD:継続最適化レンズによる知識蒸留の改善
• Authors: Aref Jafari, Ivan Kobyzev, Mehdi Rezagholizadeh, Pascal Poupart, Ali Ghodsi
• Abstract要約: 知識蒸留(KD)は、より大規模なモデル(教師)から知識を伝達することで、小さなモデル(学生)のパフォーマンスを向上させる自然言語理解(NLU)タスクに広く用いられている。 既存のKDテクニックは、教師の出力のノイズを軽減するものではない。 従来の手法と比較して,これらの問題に対処する新しいKD手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.113990037893597
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Distillation (KD) has been extensively used for natural language understanding (NLU) tasks to improve a small model's (a student) generalization by transferring the knowledge from a larger model (a teacher). Although KD methods achieve state-of-the-art performance in numerous settings, they suffer from several problems limiting their performance. It is shown in the literature that the capacity gap between the teacher and the student networks can make KD ineffective. Additionally, existing KD techniques do not mitigate the noise in the teacher's output: modeling the noisy behaviour of the teacher can distract the student from learning more useful features. We propose a new KD method that addresses these problems and facilitates the training compared to previous techniques. Inspired by continuation optimization, we design a training procedure that optimizes the highly non-convex KD objective by starting with the smoothed version of this objective and making it more complex as the training proceeds. Our method (Continuation-KD) achieves state-of-the-art performance across various compact architectures on NLU (GLUE benchmark) and computer vision tasks (CIFAR-10 and CIFAR-100).
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、より大規模なモデル(教師)から知識を伝達することで、小さなモデルの(学生)一般化を改善するために自然言語理解(NLU)タスクに広く用いられている。 kdメソッドは多くの設定で最先端のパフォーマンスを達成しているが、性能を制限するいくつかの問題に苦しんでいる。 文献では,教師と学生のネットワーク間の容量ギャップがKDを非効率にすることを示した。 さらに、既存のKD技術は教師の出力のノイズを軽減するものではない:教師の騒々しい振る舞いをモデル化することで、生徒がより有用な特徴を学ぶのを邪魔することができる。 本稿では,これらの問題に対処し,従来の手法と比較して訓練を容易にする新しいKD手法を提案する。 継続最適化にヒントを得て,この目標のスムーズなバージョンから始めることで,非凸KD目標を最適化する訓練手順を設計し,トレーニングが進むにつれてさらに複雑化する。 提案手法(Continuation-KD)は,NLU(GLUEベンチマーク)およびコンピュータビジョンタスク(CIFAR-10およびCIFAR-100)上の各種コンパクトアーキテクチャにおける最先端性能を実現する。

関連論文リスト

• Speculative Knowledge Distillation: Bridging the Teacher-Student Gap Through Interleaved Sampling [81.00825302340984]
  本研究では,高品質なトレーニングデータを生成するために,投機的知識蒸留(SKD)を導入する。 SKDでは、学生はトークンを提案し、教師はそれ自身の分布に基づいて低いランクのトークンを置き換える。 翻訳,要約,数学,指示文など,各種テキスト生成タスクにおけるSKDの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T06:51:25Z)
• Revisiting Knowledge Distillation for Autoregressive Language Models [88.80146574509195]
  知識蒸留(KD)を改善するための簡易かつ効果的な適応型教育法(ATKD)を提案する。 ATKDの中核は、ロート学習を減らし、教育をより多様で柔軟なものにすることだ。 8つのLMタスクの実験は、ATKDの助けを借りて、様々なベースラインのKD手法が一貫した、重要なパフォーマンス向上を達成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T07:01:10Z)
• DistiLLM: Towards Streamlined Distillation for Large Language Models [53.46759297929675]
  DistiLLMは自動回帰言語モデルのためのより効率的で効率的なKDフレームワークである。 DisiLLMは,(1)新しいスキューKulback-Leibler分散損失,(2)学生生成出力の効率向上を目的とした適応型オフ政治アプローチの2つのコンポーネントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T11:10:35Z)
• Robustness-Reinforced Knowledge Distillation with Correlation Distance and Network Pruning [3.1423836318272773]
  知識蒸留(KD)は、効率的で軽量なモデルの性能を向上させる。 既存のKD技術のほとんどは、Kulback-Leibler(KL)の発散に依存している。 相関距離とネットワークプルーニングを利用したロバストネス強化知識蒸留(R2KD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T11:34:48Z)
• Comparative Knowledge Distillation [102.35425896967791]
  伝統的な知識蒸留(KD)は、頻繁な推論のために教師モデルに容易にアクセスできることを前提としている。 本稿では,教師モデルにおけるサンプルの解釈の微妙な違いを学生モデルに理解させるための比較知識蒸留(CKD)を提案する。 CKDは、アートデータ拡張とKDテクニックの状態を一貫して上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T21:55:33Z)
• Categories of Response-Based, Feature-Based, and Relation-Based Knowledge Distillation [10.899753512019933]
  知識蒸留(KD)は、軽量ネットワークの最適化を目的としている。 KDは主に知識抽出と蒸留戦略を含む。 本稿では,知識カテゴリ,蒸留スキーム,アルゴリズムなどを含む総合的なKD調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-19T03:42:44Z)
• CES-KD: Curriculum-based Expert Selection for Guided Knowledge Distillation [4.182345120164705]
  本稿では,知識蒸留のためのカリキュラムエキスパート選択法(CES-KD)を提案する。 CES-KDは、階層化された教育カリキュラムを使用して学生ネットワークを徐々にガイドすべきという仮説に基づいている。 具体的には、画像の分類の難しさに起因したカリキュラムに基づいて、入力画像ごとに1人の教師を選択する段階的なTAベースのKD手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T21:02:57Z)
• Knowledge Distillation Thrives on Data Augmentation [65.58705111863814]
  知識蒸留(KD)は、教師モデルを用いて学生モデルをガイドする一般的なディープニューラルネットワークトレーニングフレームワークである。 多くの研究がその成功の根拠を探っているが、データ強化(DA)との相互作用は未だよく認識されていない。 本稿では,KD損失は,クロスエントロピー損失を伴わないが,拡張トレーニングイテレーションの恩恵を受けることができることを示す。 KD損失は、DAがもたらす異なる入力ビューから余分な情報をタップすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-05T00:32:04Z)
• Heterogeneous Knowledge Distillation using Information Flow Modeling [82.83891707250926]
  教師モデルの様々な層を流れる情報の流れをモデル化して機能する新しいKD手法を提案する。 提案手法は, トレーニング過程の異なる段階において, 適切な監督手法を用いて, 上記の制限を克服することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-02T06:56:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。