論文の概要: MaskedKD: Efficient Distillation of Vision Transformers with Masked Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10494v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 07:48:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 15:55:55.117126
• Title: MaskedKD: Efficient Distillation of Vision Transformers with Masked Images
• Title（参考訳）: maskedkd: マスク画像を用いた視覚トランスフォーマーの効率的な蒸留
• Authors: Seungwoo Son and Namhoon Lee and Jaeho Lee
• Abstract要約: MaskedKDは、ViT蒸留のトレーニングコストを削減するための、シンプルで効果的な方法である。 我々は,MaskedKDが教師モデル上での推論の実行コストの最大50%を,生徒のパフォーマンス低下を伴わずに節約できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.237639015171425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation is a popular and effective regularization technique for training lightweight models, but it also adds significant overhead to the training cost. The drawback is most pronounced when we use large-scale models as our teachers, such as vision transformers (ViTs). We present MaskedKD, a simple yet effective method for reducing the training cost of ViT distillation. MaskedKD masks a fraction of image patch tokens fed to the teacher to save the teacher inference cost. The tokens to mask are determined based on the last layer attention score of the student model, to which we provide the full image. Without requiring any architectural change of the teacher or making sacrifices in the student performance, MaskedKD dramatically reduces the computations and time required for distilling ViTs. We demonstrate that MaskedKD can save up to $50\%$ of the cost of running inference on the teacher model without any performance drop on the student, leading to approximately $28\%$ drop in the teacher and student compute combined.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は軽量モデルのトレーニングに人気があり効果的な正規化技術であるが、トレーニングコストにかなりのオーバーヘッドを与える。 視覚変換器(ViT)などの大規模モデルを教師として使用する場合,その欠点が最も顕著である。 本稿では,ViT蒸留のトレーニングコストを削減するための簡易かつ効果的な方法であるMaskedKDを提案する。 maskedkdは教師に送られた画像パッチトークンの一部をマスクし、教師の推論コストを節約する。 マスキングのトークンは、学生モデルの最後の層注目スコアに基づいて決定され、フルイメージが提供されます。 教師のアーキテクチャの変更を必要とせず、学生のパフォーマンスを犠牲にすることなく、MaskedKDはViTの蒸留に必要な計算と時間を劇的に削減する。 我々は,MaskedKDが教師モデル上での推論の実行コストの最大50\%を,生徒のパフォーマンス低下を伴わずに削減できることを示し,教師と生徒の計算の合計で約28\%のコストを削減できることを示した。

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