論文の概要: Improving Knowledge Distillation via Transferring Learning Ability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11923v2
• Date: Mon, 18 Sep 2023 12:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 00:10:57.006471
• Title: Improving Knowledge Distillation via Transferring Learning Ability
• Title（参考訳）: 伝達学習能力による知識蒸留の改善
• Authors: Long Liu, Tong Li, Hui Cheng
• Abstract要約: 既存の知識蒸留法では、学生ネットワークがよく訓練された教師からのみ学習する、教師-学生のアプローチが一般的である。 このアプローチは、教師と生徒のネットワーク間の学習能力の固有の相違を見落とし、キャパシティギャップの問題を引き起こす。 この制限に対処するために,SLKDと呼ばれる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.62306809592042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing knowledge distillation methods generally use a teacher-student approach, where the student network solely learns from a well-trained teacher. However, this approach overlooks the inherent differences in learning abilities between the teacher and student networks, thus causing the capacity-gap problem. To address this limitation, we propose a novel method called SLKD.
• Abstract（参考訳）: 既存の知識蒸留法では、一般的に、生徒ネットワークが訓練された教師からのみ学習する教師・生徒のアプローチを用いる。 しかし,本手法は,教師と生徒のネットワーク間の学習能力に固有の違いを見落とし,能力ギャップの問題を引き起こす。 この制限に対処するため,SLKDと呼ばれる新しい手法を提案する。

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