論文の概要: Practical Insights into Knowledge Distillation for Pre-Trained Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14922v2
- Date: Tue, 22 Jul 2025 10:21:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.719225
- Title: Practical Insights into Knowledge Distillation for Pre-Trained Models
- Title（参考訳）: 事前学習モデルの知識蒸留に関する実践的考察
- Authors: Norah Alballa, Ahmed M. Abdelmoniem, Marco Canini,
- Abstract要約: 本研究では,事前学習モデルにおける知識蒸留(KD)プロセスの強化について検討する。
事前訓練されたモデル間で知識を伝達するための多くのKDアプローチが採用されているにもかかわらず、KDの応用に関する包括的な理解は欠如している。
本研究は,標準KD,調整KD(最適化温度および重みパラメータ),深層相互学習,データ分割KDなど,複数のKD技術の比較を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.248285042377168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research investigates the enhancement of knowledge distillation (KD) processes in pre-trained models, an emerging field in knowledge transfer with significant implications for distributed training and federated learning environments. These environments benefit from reduced communication demands and accommodate various model architectures. Despite the adoption of numerous KD approaches for transferring knowledge among pre-trained models, a comprehensive understanding of KD's application in these scenarios is lacking. Our study conducts an extensive comparison of multiple KD techniques, including standard KD, tuned KD (via optimized temperature and weight parameters), deep mutual learning, and data partitioning KD. We assess these methods across various data distribution strategies to identify the most effective contexts for each. Through detailed examination of hyperparameter tuning, informed by extensive grid search evaluations, we pinpoint when adjustments are crucial to enhance model performance. This paper sheds light on optimal hyperparameter settings for distinct data partitioning scenarios and investigates KD's role in improving federated learning by minimizing communication rounds and expediting the training process. By filling a notable void in current research, our findings serve as a practical framework for leveraging KD in pre-trained models within collaborative and federated learning frameworks.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,知識伝達の新たな分野である事前学習モデルにおける知識蒸留(KD)プロセスの強化と,分散トレーニングやフェデレート学習環境への重要な影響について検討する。
これらの環境は、通信要求を減らし、様々なモデルアーキテクチャに適合する。
事前訓練されたモデル間で知識を伝達するための多くのKDアプローチが採用されているにもかかわらず、これらのシナリオにおけるKDの応用に関する包括的な理解は欠如している。
本研究は,標準KD,調整KD(最適化温度と重みパラメータ),深層相互学習,データ分割KDなど,複数のKD技術の比較を行った。
我々はこれらの手法を様々なデータ分散戦略にまたがって評価し、それぞれに最も効果的なコンテキストを特定する。
広範グリッドサーチ評価によるハイパーパラメータチューニングの詳細な検討を通じて、モデル性能を向上させるために調整が不可欠であるかどうかを判断する。
本稿では,異なるデータ分割シナリオに対する最適なハイパーパラメータ設定について光を当て,コミュニケーションラウンドの最小化とトレーニングプロセスの迅速化によるフェデレーション学習におけるKDの役割について考察する。
現在の研究で顕著な空白を埋めることによって、我々の研究は、協調的および連合的な学習フレームワーク内で、事前学習されたモデルにKDを活用するための実践的なフレームワークとして機能する。
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