論文の概要: LumiNet: The Bright Side of Perceptual Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03669v2
• Date: Sat, 9 Mar 2024 07:15:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 16:00:15.286721
• Title: LumiNet: The Bright Side of Perceptual Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: LumiNet: 知覚的知識蒸留の明るい側面
• Authors: Md. Ismail Hossain, M M Lutfe Elahi, Sameera Ramasinghe, Ali Cheraghian, Fuad Rahman, Nabeel Mohammed, Shafin Rahman
• Abstract要約: 本稿では,ロジットに基づく蒸留を促進するために設計された新しい知識蒸留アルゴリズムであるLumiNetを紹介する。 LumiNetは、ロジットベースの蒸留法における過信問題に対処しつつ、教師からの知識を蒸留する新しい方法を導入した。 CIFAR-100、ImageNet、MSCOCOなどのベンチマークを上回り、主要な機能ベースのメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.126581058419713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In knowledge distillation literature, feature-based methods have dominated due to their ability to effectively tap into extensive teacher models. In contrast, logit-based approaches, which aim to distill `dark knowledge' from teachers, typically exhibit inferior performance compared to feature-based methods. To bridge this gap, we present LumiNet, a novel knowledge distillation algorithm designed to enhance logit-based distillation. We introduce the concept of 'perception', aiming to calibrate logits based on the model's representation capability. This concept addresses overconfidence issues in logit-based distillation method while also introducing a novel method to distill knowledge from the teacher. It reconstructs the logits of a sample/instances by considering relationships with other samples in the batch. LumiNet excels on benchmarks like CIFAR-100, ImageNet, and MSCOCO, outperforming leading feature-based methods, e.g., compared to KD with ResNet18 and MobileNetV2 on ImageNet, it shows improvements of 1.5% and 2.05%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留文学では,広範な教員モデルに効果的にアクセスできるため,機能ベースの手法が主流となっている。 対照的に、教師から「暗黒知識」を抽出することを目的としたロジットベースのアプローチは、機能ベースの手法に比べてパフォーマンスが劣る。 このギャップを埋めるために、ロジットに基づく蒸留を強化するために設計された新しい知識蒸留アルゴリズムであるLumiNetを提案する。 モデル表現能力に基づいてロジットを校正することを目的としたパーセプションの概念を導入する。 本概念は,ロジット蒸留法における過信問題に対処しつつ,教師の知識を抽出する新たな方法を導入する。 バッチ内の他のサンプルとの関係を考慮して、サンプル/インスタンスのロジットを再構築する。 LumiNetは、CIFAR-100、ImageNet、MSCOCOなどのベンチマークを抜いて、例えば、ImageNet上のResNet18とMobileNetV2のKDと比較して、主要な機能ベースのメソッドよりも優れている。

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