論文の概要: Random Teachers are Good Teachers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12091v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 15:26:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 14:50:13.249353
• Title: Random Teachers are Good Teachers
• Title（参考訳）: ランダムな教師は良い教師です
• Authors: Felix Sarnthein, Gregor Bachmann, Sotiris Anagnostidis, Thomas Hofmann
• Abstract要約: 教師-学生の学習力学によって引き起こされる暗黙の正規化について検討する。 このような無作為な教師に学生を蒸留する際には,その教師に対する生徒の強い改善を,確率的精度で観察する。 学生が教師と密接な関係にある場合,特徴学習のプロセスは強く増幅される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.74244993871716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we investigate the implicit regularization induced by teacher-student learning dynamics. To isolate its effect, we describe a simple experiment where instead of trained teachers, we consider teachers at random initialization. Surprisingly, when distilling a student into such a random teacher, we observe that the resulting model and its representations already possess very interesting characteristics; (1) we observe a strong improvement of the distilled student over its teacher in terms of probing accuracy. (2) The learnt representations are highly transferable between different tasks but deteriorate strongly if trained on random inputs. (3) The student checkpoint suffices to discover so-called lottery tickets, i.e. it contains identifiable, sparse networks that are as performant as the full network. These observations have interesting consequences for several important areas in machine learning: (1) Self-distillation can work solely based on the implicit regularization present in the gradient dynamics without relying on any \textit{dark knowledge}, (2) self-supervised learning can learn features even in the absence of data augmentation and (3) SGD already becomes stable when initialized from the student checkpoint with respect to batch orderings. Finally, we shed light on an intriguing local property of the loss landscape: the process of feature learning is strongly amplified if the student is initialized closely to the teacher. This raises interesting questions about the nature of the landscape that have remained unexplored so far.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,教師・学生学習のダイナミクスによって引き起こされる暗黙の規則化について検討する。 その効果を分離するために,教師を訓練するのではなく,教師をランダムに初期化する簡単な実験を述べる。 驚くべきことに, 学生をそのような無作為な教師に蒸留する場合, 結果モデルとその表現は, 既に非常に興味深い特性を有しており, 1) 蒸留した生徒は, 調査精度の面では, 教師よりも強い改善が観察されている。 2)学習表現は異なるタスク間で高い転送性を持つが、ランダム入力でトレーニングすると強く低下する。 3)学生検問所は、いわゆる宝くじを見つけるために十分であり、すなわち、完全なネットワークと同じ性能を持つ、識別可能でスパースなネットワークを含んでいる。 これらの観察は,機械学習におけるいくつかの重要な領域において興味深い結果をもたらす: 1) 自己蒸留は,(1) テキストの知識に頼らずに勾配力学に存在する暗黙の正規化に基づいてのみ機能し,(2) 自己教師型学習はデータ拡張がなくても特徴を学習でき,(3) SGD は,バッチ注文に関して学生チェックポイントから初期化されると既に安定している。 最後に、損失の風景の興味深い局所的性質に光を当てた: 機能学習のプロセスは、生徒が教師と密接に初期化されると強く増幅されます。 これは、これまで未調査のままだった風景の性質に関する興味深い疑問を提起する。

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