論文の概要: Knowledge From the Dark Side: Entropy-Reweighted Knowledge Distillation for Balanced Knowledge Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13621v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 08:34:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-28 01:49:18.050256
• Title: Knowledge From the Dark Side: Entropy-Reweighted Knowledge Distillation for Balanced Knowledge Transfer
• Title（参考訳）: 暗面からの知識:均衡知識伝達のためのエントロピー重み付き知識蒸留
• Authors: Chi-Ping Su, Ching-Hsun Tseng, Shin-Jye Lee
• Abstract要約: 蒸留(KD)は、より大きな「教師」モデルからの知識を学生に伝達する。 ERKDは教師の予測においてエントロピーを用いてKD損失を標本的に再重み付けする。 私たちのコードはhttps://github.com/cpsu00/ER-KD.comで公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2606200500489302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge Distillation (KD) transfers knowledge from a larger "teacher" model to a compact "student" model, guiding the student with the "dark knowledge" $\unicode{x2014}$ the implicit insights present in the teacher's soft predictions. Although existing KDs have shown the potential of transferring knowledge, the gap between the two parties still exists. With a series of investigations, we argue the gap is the result of the student's overconfidence in prediction, signaling an imbalanced focus on pronounced features while overlooking the subtle yet crucial dark knowledge. To overcome this, we introduce the Entropy-Reweighted Knowledge Distillation (ER-KD), a novel approach that leverages the entropy in the teacher's predictions to reweight the KD loss on a sample-wise basis. ER-KD precisely refocuses the student on challenging instances rich in the teacher's nuanced insights while reducing the emphasis on simpler cases, enabling a more balanced knowledge transfer. Consequently, ER-KD not only demonstrates compatibility with various state-of-the-art KD methods but also further enhances their performance at negligible cost. This approach offers a streamlined and effective strategy to refine the knowledge transfer process in KD, setting a new paradigm in the meticulous handling of dark knowledge. Our code is available at https://github.com/cpsu00/ER-KD.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、より大きな「教師」モデルからコンパクトな「学生」モデルに知識を伝達し、教師のソフトな予測に現れる暗黙的な洞察を学生に「ダークナレッジ」$\unicode{x2014}で導く。 既存のKDは知識の伝達の可能性を示しているが、両者のギャップは依然として残っている。 一連の調査で、このギャップは生徒の予測の不信感の結果であり、微妙だが重要な暗黒の知識を軽視しながら、明瞭な特徴に不均衡な焦点を向けていると結論づけている。 そこで本研究では,教師の予測におけるエントロピーを利用して,KD損失をサンプルレベルで再加重する手法であるEntropy-Reweighted Knowledge Distillation (ER-KD)を導入する。 ER-KDは、教師のニュアンスな洞察に富む挑戦的な事例について、より単純な事例への重点を減らし、よりバランスの取れた知識伝達を可能にすることを、生徒に正確に再認識する。 その結果、ER-KDは様々な最先端KDメソッドとの互換性を示すだけでなく、無視できるコストでその性能をさらに向上させる。 このアプローチはkdの知識伝達プロセスを洗練するための合理的で効果的な戦略を提供し、暗黒の知識を巧妙に扱う新しいパラダイムを設定します。 私たちのコードはhttps://github.com/cpsu00/er-kdで利用可能です。

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