論文の概要: The Role of Masking for Efficient Supervised Knowledge Distillation of Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10494v4
• Date: Fri, 27 Sep 2024 14:50:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:24:36.847954
• Title: The Role of Masking for Efficient Supervised Knowledge Distillation of Vision Transformers
• Title（参考訳）: 視覚変換器の効率的な知識蒸留におけるマスキングの役割
• Authors: Seungwoo Son, Jegwang Ryu, Namhoon Lee, Jaeho Lee,
• Abstract要約: 本稿では,ViT蒸留の監督コストを削減するための簡易な枠組みを開発する。 入力トークンをマスキングすることで、教師のパラメータやアーキテクチャを変更することなく、マスクされたトークンに関連する計算をスキップすることができる。 学生の注意点が最も低いマスキングパッチは極めて有効であり,教師のFLOPの最大50%を学生の精度の低下なしに節約できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.467509261354458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation is an effective method for training lightweight vision models. However, acquiring teacher supervision for training samples is often costly, especially from large-scale models like vision transformers (ViTs). In this paper, we develop a simple framework to reduce the supervision cost of ViT distillation: masking out a fraction of input tokens given to the teacher. By masking input tokens, one can skip the computations associated with the masked tokens without requiring any change to teacher parameters or architecture. We find that masking patches with the lowest student attention scores is highly effective, saving up to 50% of teacher FLOPs without any drop in student accuracy, while other masking criterion leads to suboptimal efficiency gains. Through in-depth analyses, we reveal that the student-guided masking provides a good curriculum to the student, making teacher supervision easier to follow during the early stage and challenging in the later stage.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は、軽量視覚モデルの訓練に有効な方法である。 しかし、特に視覚変換器(ViT)のような大規模モデルでは、トレーニングサンプルの教師監督を取得するのにコストがかかることが多い。 本稿では,ViT蒸留の監督コストを削減するための簡易な枠組みを開発し,教師に与えられた少量の入力トークンを隠蔽する。 入力トークンをマスキングすることで、教師のパラメータやアーキテクチャを変更することなく、マスクされたトークンに関連する計算をスキップすることができる。 学生の注意点が最も低いマスキングパッチは、学生の精度を低下させることなく、教師のFLOPの最大50%を節約し、他のマスキング基準は、最適以下の効率向上をもたらす。 より詳細な分析により,学生が指導するマスキングが学生に良いカリキュラムを提供することが明らかとなり,教師の指導が早い段階で容易に受けられるようになり,後半の課題も解決できた。

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