論文の概要: Contrastive Knowledge Amalgamation for Unsupervised Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14781v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 11:21:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-28 14:53:16.647976
• Title: Contrastive Knowledge Amalgamation for Unsupervised Image Classification
• Title（参考訳）: 教師なし画像分類のためのコントラスト的知識融合
• Authors: Shangde Gao, Yichao Fu, Ke Liu, Yuqiang Han
• Abstract要約: Contrastive Knowledge Amalgamation (CKA) は、複数の教師モデルから協調目的を扱うためのコンパクトな学生モデルを学ぶことを目的としている。 クラス内モデルとクラス間モデルとの対比損失は、異なるクラスの表現間の距離を拡大するように設計されている。 このアライメント損失は、共通表現空間における教師/学生モデルのサンプルレベルの分布差を最小限に抑えるために導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6392087010521728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge amalgamation (KA) aims to learn a compact student model to handle the joint objective from multiple teacher models that are are specialized for their own tasks respectively. Current methods focus on coarsely aligning teachers and students in the common representation space, making it difficult for the student to learn the proper decision boundaries from a set of heterogeneous teachers. Besides, the KL divergence in previous works only minimizes the probability distribution difference between teachers and the student, ignoring the intrinsic characteristics of teachers. Therefore, we propose a novel Contrastive Knowledge Amalgamation (CKA) framework, which introduces contrastive losses and an alignment loss to achieve intra-class cohesion and inter-class separation.Contrastive losses intra- and inter- models are designed to widen the distance between representations of different classes. The alignment loss is introduced to minimize the sample-level distribution differences of teacher-student models in the common representation space.Furthermore, the student learns heterogeneous unsupervised classification tasks through soft targets efficiently and flexibly in the task-level amalgamation. Extensive experiments on benchmarks demonstrate the generalization capability of CKA in the amalgamation of specific task as well as multiple tasks. Comprehensive ablation studies provide a further insight into our CKA.
• Abstract（参考訳）: ナレッジ・アマルガメーション (KA) は, それぞれのタスクに特化している複数の教師モデルから, 共同目的を扱うためのコンパクトな学生モデルを学ぶことを目的としている。 現在の方法は,共通表現空間における教師と生徒の疎結合に重点が置かれており,不均一な教師群から適切な判断境界を学習することが困難になっている。 また,従来の研究におけるKLのばらつきは,教師と生徒の確率分布の差異を最小限に抑えるだけであり,教師の本質的な特性を無視している。 そこで本研究では,クラス間結合とクラス間分離を実現するために,コントラスト損失とアライメント損失を導入する新しいコントラスト知識融合(cka)フレームワークを提案する。 このアライメント損失は、共通表現空間における教師/学生モデルのサンプルレベル分布の差異を最小限に抑えるために導入され、さらに、学生はタスクレベルアマルガメーションにおいて、ソフトターゲットによる異種非教師付き分類タスクを効率的に柔軟に学習する。 ベンチマークに関する大規模な実験は、特定のタスクと複数のタスクのアマルガメーションにおけるCKAの一般化能力を示す。 包括的アブレーション研究は、我々のckaに対するさらなる洞察を与える。

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