論文の概要: CORSD: Class-Oriented Relational Self Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00918v1
- Date: Fri, 28 Apr 2023 16:00:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 12:56:37.896020
- Title: CORSD: Class-Oriented Relational Self Distillation
- Title（参考訳）: CORSD: クラス指向リレーショナル自己蒸留
- Authors: Muzhou Yu, Sia Huat Tan, Kailu Wu, Runpei Dong, Linfeng Zhang,
Kaisheng Ma
- Abstract要約: 知識蒸留は、いくつかの制限を保ちながら効果的なモデル圧縮方法を実行する。
制約に対処するために,クラス指向自己蒸留(CORSD)という新しいトレーニングフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.11986532440837
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge distillation conducts an effective model compression method while
holding some limitations:(1) the feature based distillation methods only focus
on distilling the feature map but are lack of transferring the relation of data
examples; (2) the relational distillation methods are either limited to the
handcrafted functions for relation extraction, such as L2 norm, or weak in
inter- and intra- class relation modeling. Besides, the feature divergence of
heterogeneous teacher-student architectures may lead to inaccurate relational
knowledge transferring. In this work, we propose a novel training framework
named Class-Oriented Relational Self Distillation (CORSD) to address the
limitations. The trainable relation networks are designed to extract relation
of structured data input, and they enable the whole model to better classify
samples by transferring the relational knowledge from the deepest layer of the
model to shallow layers. Besides, auxiliary classifiers are proposed to make
relation networks capture class-oriented relation that benefits classification
task. Experiments demonstrate that CORSD achieves remarkable improvements.
Compared to baseline, 3.8%, 1.5% and 4.5% averaged accuracy boost can be
observed on CIFAR100, ImageNet and CUB-200-2011, respectively.
- Abstract（参考訳）: 知識蒸留は,(1)特徴量に基づく蒸留法は特徴量マップの蒸留にのみ焦点をあてるが,データ例の関係の伝達に欠ける,(2)関係蒸留法はL2ノルムなどの関係抽出のための手作業関数に制限される,あるいはクラス間関係モデリングの弱い,といった制約を伴って効果的なモデル圧縮法を実行する。
さらに、異質な教師学生アーキテクチャの特徴のばらつきは、不正確な関係知識の伝達につながる可能性がある。
本研究では,CORSD(Class-Oriented Relational Self Distillation)と呼ばれる新しい学習フレームワークを提案する。
トレーニング可能な関係ネットワークは、構造化されたデータ入力の関係を抽出するように設計されており、モデル全体の関係知識をモデルの最も深い層から浅い層に転送することで、サンプルをよりよく分類することができる。
また,分類課題の恩恵を受けるクラス指向関係を,関係ネットワークに捕捉する補助的分類器を提案する。
実験により、CORSDは著しく改善された。
ベースラインと比較すると、cifar100、imagenet、cub-200-2011では3.8%、1.5%、4.5%の精度向上が見られる。
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