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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11004v3
• Date: Fri, 9 Feb 2024 16:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 21:06:17.468175
• 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, Janet Roveda, Ao Li
• Abstract要約: 本研究は「Ideal Joint Knowledge Distillation (IJCKD)」フレームワークを紹介する。 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支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3303316618075063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation constitutes a potent methodology for condensing substantial neural networks into more compact and efficient counterparts. Within this context, softmax regression representation learning serves as a widely embraced approach, leveraging a pre-established teacher network to guide the learning process of a diminutive student network. Notably, despite the extensive inquiry into the efficacy of softmax regression representation learning, the intricate underpinnings governing the knowledge transfer mechanism remain inadequately elucidated. This study introduces the 'Ideal Joint Classifier Knowledge Distillation' (IJCKD) framework, an overarching paradigm that not only furnishes a lucid and exhaustive comprehension of prevailing knowledge distillation techniques but also establishes a theoretical underpinning for prospective investigations. Employing mathematical methodologies derived from domain adaptation theory, this investigation conducts a comprehensive examination of the error boundary of the student network contingent upon the teacher network. Consequently, our framework facilitates efficient knowledge transference between teacher and student networks, thereby accommodating a diverse spectrum of applications.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は、ニューラルネットワークをよりコンパクトで効率的なものに凝縮するための強力な方法論である。 この文脈内では、ソフトマックス回帰表現学習が広く受け入れられ、教師ネットワークを利用して、小型の学生ネットワークの学習プロセスをガイドする。 特に、ソフトマックス回帰表現学習の有効性に関する広範な調査にもかかわらず、知識伝達機構を規定する複雑な基盤は未解明のままである。 本研究は「理想的共同分類器知識蒸留(ijckd)」の枠組みについて紹介する。 本研究は,ドメイン適応理論に基づく数学的手法を用いて,教師ネットワーク上の学生ネットワークの誤り境界を包括的に検証する。 その結果,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促進する。

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