論文の概要: Prototype-guided Cross-task Knowledge Distillation for Large-scale Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13180v1
• Date: Mon, 26 Dec 2022 15:00:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 14:52:24.235526
• Title: Prototype-guided Cross-task Knowledge Distillation for Large-scale Models
• Title（参考訳）: 大規模モデルのためのプロトタイプ誘導クロスタスク知識蒸留
• Authors: Deng Li, Aming Wu, Yahong Han, Qi Tian
• Abstract要約: クロスタスクの知識蒸留は、競争力のあるパフォーマンスを得るために小さな学生モデルを訓練するのに役立ちます。 本稿では,大規模教師ネットワークの内在的ローカルレベルのオブジェクト知識を様々なタスクシナリオに転送するための,プロトタイプ誘導型クロスタスク知識蒸留(ProC-KD)アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.04711721343278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large-scale pre-trained models have shown their advantages in many tasks. However, due to the huge computational complexity and storage requirements, it is challenging to apply the large-scale model to real scenes. A common solution is knowledge distillation which regards the large-scale model as a teacher model and helps to train a small student model to obtain a competitive performance. Cross-task Knowledge distillation expands the application scenarios of the large-scale pre-trained model. Existing knowledge distillation works focus on directly mimicking the final prediction or the intermediate layers of the teacher model, which represent the global-level characteristics and are task-specific. To alleviate the constraint of different label spaces, capturing invariant intrinsic local object characteristics (such as the shape characteristics of the leg and tail of the cattle and horse) plays a key role. Considering the complexity and variability of real scene tasks, we propose a Prototype-guided Cross-task Knowledge Distillation (ProC-KD) approach to transfer the intrinsic local-level object knowledge of a large-scale teacher network to various task scenarios. First, to better transfer the generalized knowledge in the teacher model in cross-task scenarios, we propose a prototype learning module to learn from the essential feature representation of objects in the teacher model. Secondly, for diverse downstream tasks, we propose a task-adaptive feature augmentation module to enhance the features of the student model with the learned generalization prototype features and guide the training of the student model to improve its generalization ability. The experimental results on various visual tasks demonstrate the effectiveness of our approach for large-scale model cross-task knowledge distillation scenes.
• Abstract（参考訳）: 近年、大規模な事前訓練モデルでは、多くのタスクにおいてその利点が示されている。 しかし、計算の複雑さとストレージの要求が大きいため、大規模なモデルを現実のシーンに適用することは困難である。 一般的な解決策は知識蒸留であり、これは大規模なモデルを教師モデルとみなし、小さな学生モデルを訓練して競争性能を得るのに役立つ。 クロスタスク知識蒸留は、大規模事前学習モデルの応用シナリオを拡張する。 既存の知識蒸留作業は、グローバルレベルの特性を表す教師モデルの最終的な予測や中間層を直接模倣することに焦点を当てており、タスク固有である。 異なるラベル空間の制約を緩和するために、不変な内在的な局所的対象特性(牛や馬の足と尾の形状特性など)を捉えることが重要な役割を果たす。 実シーンタスクの複雑さと可変性を考慮して,大規模教師ネットワークの固有のローカルレベルのオブジェクト知識を様々なタスクシナリオに転送するプロトタイプ誘導クロスタスク知識蒸留(ProC-KD)アプローチを提案する。 まず,教師モデルにおける汎用知識をクロスタスクシナリオでよりよく伝達するために,教師モデルにおけるオブジェクトの本質的特徴表現から学習するためのプロトタイプ学習モジュールを提案する。 次に,多様な下流課題に対して,学習した一般化プロトタイプ機能を用いて学習モデルの特徴を高めるタスク適応機能拡張モジュールを提案し,その一般化能力を向上させるための学習モデルのトレーニングを指導する。 各種視覚課題に対する実験結果から,大規模モデルのクロスタスク知識蒸留シーンに対するアプローチの有効性が示された。

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