論文の概要: Asymmetric Masked Distillation for Pre-Training Small Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03149v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 14:44:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 14:14:08.542720
• Title: Asymmetric Masked Distillation for Pre-Training Small Foundation Models
• Title（参考訳）: 小基礎モデル事前学習のための非対称マスク蒸留
• Authors: Zhiyu Zhao, Bingkun Huang, Sen Xing, Gangshan Wu, Yu Qiao, Limin Wang
• Abstract要約: 自己教師型基礎モデルは、マスク付きオートエンコーディングの事前学習パラダイムのおかげで、コンピュータビジョンにおいて大きな可能性を秘めている。 本稿では、下流タスクに効率的に適応できる比較的小さな視覚変換器モデルを事前学習することに焦点を当てる。 本稿では, 比較的小型モデルの事前学習のための非対称マスク蒸留(AMD)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）: 55.69613555603773
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised foundation models have shown great potential in computer vision thanks to the pre-training paradigm of masked autoencoding. Scale is a primary factor influencing the performance of these foundation models. However, these large foundation models often result in high computational cost that might limit their deployment. This paper focuses on pre-training relatively small vision transformer models that could be efficiently adapted to downstream tasks. Specifically, taking inspiration from knowledge distillation in model compression, we propose a new asymmetric masked distillation(AMD) framework for pre-training relatively small models with autoencoding. The core of AMD is to devise an asymmetric masking strategy, where the teacher model is enabled to see more context information with a lower masking ratio, while the student model still with high masking ratio to the original masked pre-training. We design customized multi-layer feature alignment between the teacher encoder and student encoder to regularize the pre-training of student MAE. To demonstrate the effectiveness and versatility of AMD, we apply it to both ImageMAE and VideoMAE for pre-training relatively small ViT models. AMD achieved 84.6% classification accuracy on IN1K using the ViT-B model. And AMD achieves 73.3% classification accuracy using the ViT-B model on the Something-in-Something V2 dataset, a 3.7% improvement over the original ViT-B model from VideoMAE. We also transfer AMD pre-trained models to downstream tasks and obtain consistent performance improvement over the standard pre-training.
• Abstract（参考訳）: 自己教師型基礎モデルは、マスク付きオートエンコーディングの事前学習パラダイムのおかげで、コンピュータビジョンにおいて大きな可能性を示している。 スケールは、これらの基礎モデルのパフォーマンスに影響を与える主要な要因である。 しかし、これらの大きな基盤モデルは、しばしばその展開を制限する高い計算コストをもたらす。 本稿では,下流タスクに効率的に適応できる比較的小型の視覚トランスフォーマーモデルを事前学習することに着目した。 具体的には、モデル圧縮における知識蒸留からインスピレーションを得て、比較的小さなモデルの事前学習のための新しい非対称マスク蒸留(AMD)フレームワークを提案する。 AMDの中核は非対称なマスキング戦略を考案することであり、教師モデルはより低いマスキング比でより多くのコンテキスト情報を見ることができる一方で、学生モデルは元のマスキング前訓練と高いマスキング比を持つ。 我々は,教師エンコーダと学生エンコーダの多層機能アライメントを設計し,学生MAEの事前学習を規則化する。 AMDの有効性と汎用性を実証するために、比較的小さなVTモデルの事前学習に ImageMAE と VideoMAE の両方に適用する。 AMDは、ViT-Bモデルを用いてIN1Kの84.6%の分類精度を達成した。 また、AMDは、Somes-in-Something V2データセット上のViT-Bモデルを用いて73.3%の分類精度を実現している。 また、AMD事前学習モデルを下流タスクに転送し、標準事前学習よりも一貫した性能向上を得る。

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