論文の概要: Long-Tailed Recognition on Binary Networks by Calibrating A Pre-trained Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00285v1
• Date: Sat, 30 Mar 2024 08:37:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 04:30:18.849102
• Title: Long-Tailed Recognition on Binary Networks by Calibrating A Pre-trained Model
• Title（参考訳）: 事前学習モデルの校正による二元ネットワーク上の長期音声認識
• Authors: Jihun Kim, Dahyun Kim, Hyungrok Jung, Taeil Oh, Jonghyun Choi,
• Abstract要約: 高リソース効率のバイナリニューラルネットワークをバックボーンとして使用することで、長い尾の分布を学習するという課題に対処する。 そこで本研究では,バランスの取れたデータセットでトレーニングされた既訓練完全精度モデルを用いて,蒸留の教師として使用するキャリブレート・アンド・ディスティルフレームワークを提案する。 種々のデータセットをより一般化するために,目的関数の項間の新たな対角バランスと,効率的な多分解能学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.58663937035378
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deploying deep models in real-world scenarios entails a number of challenges, including computational efficiency and real-world (e.g., long-tailed) data distributions. We address the combined challenge of learning long-tailed distributions using highly resource-efficient binary neural networks as backbones. Specifically, we propose a calibrate-and-distill framework that uses off-the-shelf pretrained full-precision models trained on balanced datasets to use as teachers for distillation when learning binary networks on long-tailed datasets. To better generalize to various datasets, we further propose a novel adversarial balancing among the terms in the objective function and an efficient multiresolution learning scheme. We conducted the largest empirical study in the literature using 15 datasets, including newly derived long-tailed datasets from existing balanced datasets, and show that our proposed method outperforms prior art by large margins (>14.33% on average).
• Abstract（参考訳）: 現実世界のシナリオにディープモデルをデプロイするには、計算効率や実世界の(例えば、長い尾を持つ)データ分散など、多くの課題が伴う。 高リソース効率のバイナリニューラルネットワークをバックボーンとして使用することで、長い尾の分布を学習するという課題に対処する。 具体的には、バランスの取れたデータセットでトレーニングされた既訓練完全精度モデルを用いて、長い尾のデータセット上でバイナリネットワークを学習する際の蒸留の教師として使用するキャリブレート・アンド・ディスティルフレームワークを提案する。 種々のデータセットをより一般化するために,目的関数の項間の新たな対角バランスと,効率的な多分解能学習手法を提案する。 本稿では,既存のバランスの取れたデータセットから新たに抽出した長い尾のデータセットを含む15のデータセットを用いて,文献中で最大の実証研究を行い,提案手法が先行技術より優れていることを示す(平均14.33%)。

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