論文の概要: NORM: Knowledge Distillation via N-to-One Representation Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13803v1
- Date: Tue, 23 May 2023 08:15:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 17:57:26.339884
- Title: NORM: Knowledge Distillation via N-to-One Representation Matching
- Title（参考訳）: NORM:N-to-One表現マッチングによる知識蒸留
- Authors: Xiaolong Liu, Lujun Li, Chao Li, Anbang Yao
- Abstract要約: 本稿では,2つの線形層からなる簡易な特徴変換 (FT) モジュールに依存する2段階の知識蒸留法を提案する。
教師ネットワークが学習した無傷情報を保存するため、我々のFTモジュールは学生ネットワークの最後の畳み込み層にのみ挿入される。
拡張された生徒表現を、教師と同じ数の特徴チャネルを持つN個の非重複特徴セグメントに順次分割することにより、教師表現を同時に近似させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.973254404242507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing feature distillation methods commonly adopt the One-to-one
Representation Matching between any pre-selected teacher-student layer pair. In
this paper, we present N-to-One Representation (NORM), a new two-stage
knowledge distillation method, which relies on a simple Feature Transform (FT)
module consisting of two linear layers. In view of preserving the intact
information learnt by the teacher network, during training, our FT module is
merely inserted after the last convolutional layer of the student network. The
first linear layer projects the student representation to a feature space
having N times feature channels than the teacher representation from the last
convolutional layer, and the second linear layer contracts the expanded output
back to the original feature space. By sequentially splitting the expanded
student representation into N non-overlapping feature segments having the same
number of feature channels as the teacher's, they can be readily forced to
approximate the intact teacher representation simultaneously, formulating a
novel many-to-one representation matching mechanism conditioned on a single
teacher-student layer pair. After training, such an FT module will be naturally
merged into the subsequent fully connected layer thanks to its linear property,
introducing no extra parameters or architectural modifications to the student
network at inference. Extensive experiments on different visual recognition
benchmarks demonstrate the leading performance of our method. For instance, the
ResNet18|MobileNet|ResNet50-1/4 model trained by NORM reaches
72.14%|74.26%|68.03% top-1 accuracy on the ImageNet dataset when using a
pre-trained ResNet34|ResNet50|ResNet50 model as the teacher, achieving an
absolute improvement of 2.01%|4.63%|3.03% against the individually trained
counterpart. Code is available at https://github.com/OSVAI/NORM
- Abstract（参考訳）: 既存の特徴蒸留法では、事前に選択された教師-学生層間の一対一表現マッチングが一般的である。
本稿では,N-to-One Representation (NORM) という,2つの線形層からなる単純な特徴変換 (FT) モジュールに依存する新しい2段階の知識蒸留法を提案する。
教師ネットワークが学習した無傷情報を保存するため,学習中は,学習者ネットワークの最後の畳み込み層にftモジュールを挿入するだけでよい。
第1の線形層は、最後の畳み込み層から教師表現よりもN倍の特徴チャネルを有する特徴空間に生徒表現を投影し、第2の線形層は拡張出力を元の特徴空間に戻す。
拡張した生徒表現を教師と同数の特徴チャネルを持つn個の非重複特徴セグメントに順次分割することにより、教師と教師の層対を条件とする新規な多対一表現マッチング機構を定式化することにより、教師表現をそのまま同時に近似することができる。
訓練後、そのようなFTモジュールは線形性のため、後続の完全連結層に自然にマージされ、推論時に学生ネットワークに余分なパラメータやアーキテクチャの変更は導入されない。
様々な視覚認識ベンチマークに関する広範囲な実験により,本手法が有意な性能を示す。
例えば、NORMによってトレーニングされたResNet18|MobileNet|ResNet50-1/4モデルは、トレーニング済みのResNet34|ResNet50|ResNet50モデルを教師として使用する際に、ImageNetデータセット上で72.14%|74.26%|68.03%のトップ1精度に達した。
コードはhttps://github.com/OSVAI/NORMで入手できる。
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