論文の概要: Decoupled Knowledge with Ensemble Learning for Online Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11218v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 14:08:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 19:55:52.008943
• Title: Decoupled Knowledge with Ensemble Learning for Online Distillation
• Title（参考訳）: オンライン蒸留のためのアンサンブル学習による分離知識
• Authors: Baitan Shao, Ying Chen
• Abstract要約: オンライン知識蒸留は、相互学習と協調学習による要求を緩和するワンステージ戦略である。 近年のペア協調学習(PCL)では,オンラインアンサンブル,ベースネットワークの協調,時間的平均教師による効果的な知識構築が実現されている。 オンライン知識蒸留のための分離知識は、学生とは別に独立した教師によって生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.794605440322862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Offline distillation is a two-stage pipeline that requires expensive resources to train a teacher network and then distill the knowledge to a student for deployment. Online knowledge distillation, on the other hand, is a one-stage strategy that alleviates the requirement with mutual learning and collaborative learning. Recent peer collaborative learning (PCL) integrates online ensemble, collaboration of base networks and temporal mean teacher to construct effective knowledge. However, the model collapses occasionally in PCL due to high homogenization between the student and the teacher. In this paper, the cause of the high homogenization is analyzed and the solution is presented. A decoupled knowledge for online knowledge distillation is generated by an independent teacher, separate from the student. Such design can increase the diversity between the networks and reduce the possibility of model collapse. To obtain early decoupled knowledge, an initialization scheme for the teacher is devised, and a 2D geometry-based analysis experiment is conducted under ideal conditions to showcase the effectiveness of this scheme. Moreover, to improve the teacher's supervisory resilience, a decaying ensemble scheme is devised. It assembles the knowledge of the teacher to which a dynamic weight which is large at the start of the training and gradually decreases with the training process is assigned. The assembled knowledge serves as a strong teacher during the early training and the decreased-weight-assembled knowledge can eliminate the distribution deviation under the potentially overfitted teacher's supervision. A Monte Carlo-based simulation is conducted to evaluate the convergence. Extensive experiments on CIFAR-10, CIFAR-100 and TinyImageNet show the superiority of our method. Ablation studies and further analysis demonstrate the effectiveness.
• Abstract（参考訳）: オフライン蒸留は2段階のパイプラインであり、教師のネットワークを訓練し、その知識を学生に供給するためには高価なリソースを必要とする。 一方、オンライン知識蒸留は、相互学習と協調学習による要求を緩和する一段階戦略である。 最近のピアコラボレーティブラーニング(pcl)は、効果的な知識を構築するために、オンラインアンサンブル、ベースネットワークと時間平均教師のコラボレーションを統合する。 しかし,PCLでは,生徒と教師の同質性が高いため,モデルが時々崩壊する。 本稿では,高い均質化の原因を解析し,その解を提示する。 オンライン知識蒸留のための分離知識は、学生とは別に独立した教師によって生成される。 このような設計はネットワーク間の多様性を高め、モデル崩壊の可能性を低減する。 早期の分別知識を得るために,教師の初期化手法を考案し,理想条件下で2次元幾何学に基づく解析実験を行い,その効果を示す。 また、教師の指導力を向上させるために、減衰するアンサンブル方式を考案した。 トレーニング開始時に大きく、トレーニングの過程で徐々に減少するダイナミックウェイトが割り当てられる教師の知識を組み立てる。 組み立てられた知識は、初期の訓練の間、強固な教師として機能し、重み付けの少ない知識は、潜在的に過剰な教師の監督下での分布偏差を取り除くことができる。 この収束を評価するためにモンテカルロに基づくシミュレーションを行う。 CIFAR-10, CIFAR-100, TinyImageNetの大規模実験により, 本手法の優位性を示した。 アブレーション研究とさらなる分析は効果を示す。

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