論文の概要: Knowledge Distillation from Single to Multi Labels: an Empirical Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08360v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 04:39:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:45:52.962368
• Title: Knowledge Distillation from Single to Multi Labels: an Empirical Study
• Title（参考訳）: シングルラベルからマルチラベルへの知識蒸留 : 実証的研究
• Authors: Youcai Zhang, Yuzhuo Qin, Hengwei Liu, Yanhao Zhang, Yaqian Li, Xiaodong Gu
• Abstract要約: クラス活性化マップ(CAM)に基づく新しい蒸留法を提案する。 以上の結果から,ロジット法はマルチラベル分類に適していないことが示唆された。 そこで本研究では,適切な暗黒知識にクラス情報を導入し,最終分類結果と高い相関性を持たせることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.12487391004319
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation (KD) has been extensively studied in single-label image classification. However, its efficacy for multi-label classification remains relatively unexplored. In this study, we firstly investigate the effectiveness of classical KD techniques, including logit-based and feature-based methods, for multi-label classification. Our findings indicate that the logit-based method is not well-suited for multi-label classification, as the teacher fails to provide inter-category similarity information or regularization effect on student model's training. Moreover, we observe that feature-based methods struggle to convey compact information of multiple labels simultaneously. Given these limitations, we propose that a suitable dark knowledge should incorporate class-wise information and be highly correlated with the final classification results. To address these issues, we introduce a novel distillation method based on Class Activation Maps (CAMs), which is both effective and straightforward to implement. Across a wide range of settings, CAMs-based distillation consistently outperforms other methods.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)はシングルラベル画像分類において広く研究されている。 しかし,マルチラベル分類における有効性は比較的未解明である。 本研究では,まず,ロジットベースおよび特徴ベース手法を含む古典的KD手法のマルチラベル分類への応用について検討する。 本研究は,教師がクラス間類似性情報や正規化効果を学生モデルのトレーニングに提供できないため,ロジットに基づく手法がマルチラベル分類に適していないことを示唆している。 さらに,複数のラベルのコンパクトな情報を同時伝達する上で,特徴ベース手法が困難であることを示す。 これらの制約を考慮し、適切な暗黒知識は分類情報を取り入れ、最終分類結果と高い相関関係を持つべきである。 これらの課題に対処するために,クラス活性化マップ(CAM)に基づく新しい蒸留法を導入する。 幅広い設定で、camsベースの蒸留は一貫して他の方法を上回る。

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