論文の概要: Knowledge Distillation Under Ideal Joint Classifier Assumption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11004v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 21:06:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 14:23:35.106863
• Title: Knowledge Distillation Under Ideal Joint Classifier Assumption
• Title（参考訳）: 理想的共同分類器推定に基づく知識蒸留
• Authors: Huayu Li, Xiwen Chen, Gregory Ditzler, Ping Chang, Janet Roveda, Ao Li
• Abstract要約: ソフトマックス回帰表現学習は、訓練済みの教師ネットワークを用いて、より小さな学生ネットワークの学習を指導する一般的な手法である。 本稿では,既存の知識蒸留法を明確かつ包括的に理解する統合フレームワークであるIJCKDについて述べる。 本フレームワークは,教師と学生のネットワーク間の効率的な知識伝達を可能にし,様々な応用に応用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.499780427712196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation is a powerful technique to compress large neural networks into smaller, more efficient networks. Softmax regression representation learning is a popular approach that uses a pre-trained teacher network to guide the learning of a smaller student network. While several studies explored the effectiveness of softmax regression representation learning, the underlying mechanism that provides knowledge transfer is not well understood. This paper presents Ideal Joint Classifier Knowledge Distillation (IJCKD), a unified framework that provides a clear and comprehensive understanding of the existing knowledge distillation methods and a theoretical foundation for future research. Using mathematical techniques derived from a theory of domain adaptation, we provide a detailed analysis of the student network's error bound as a function of the teacher. Our framework enables efficient knowledge transfer between teacher and student networks and can be applied to various applications.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は、大きなニューラルネットワークをより小さく、より効率的なネットワークに圧縮する強力な技術である。 ソフトマックス回帰表現学習は、教師ネットワークを用いてより小さな学生ネットワークの学習を指導する一般的な手法である。 ソフトマックス回帰表現学習の有効性を探究する研究がいくつかあるが、知識伝達を提供する基本的なメカニズムはよく分かっていない。 本稿では,既存の知識蒸留法を明確かつ包括的に理解し,将来研究のための理論的基礎を提供する統一的枠組みである,理想的共同分類器知識蒸留(ijckd)を提案する。 ドメイン適応理論から導かれた数学的手法を用いて,教師の関数としての学生ネットワークの誤差を詳細に分析する。 本フレームワークは教師と生徒のネットワーク間の効率的な知識伝達を可能にし,様々なアプリケーションに適用できる。

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