論文の概要: ReffAKD: Resource-efficient Autoencoder-based Knowledge Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09886v1
- Date: Mon, 15 Apr 2024 15:54:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 21:47:37.197174
- Title: ReffAKD: Resource-efficient Autoencoder-based Knowledge Distillation
- Title（参考訳）: ReffAKD:資源効率の高いオートエンコーダベースの知識蒸留
- Authors: Divyang Doshi, Jung-Eun Kim,
- Abstract要約: 本稿では,資源量の多い教師モデルを必要としない知識蒸留効率を向上させる革新的な手法を提案する。
そこで本研究では,ソフトラベルを効率的に生成する手法を提案し,大規模な教師モデルの必要性を排除した。
CIFAR-100、Tiny Imagenet、Fashion MNISTなど、さまざまなデータセットに関する実験は、我々のアプローチの優れたリソース効率を実証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.301728339780329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this research, we propose an innovative method to boost Knowledge Distillation efficiency without the need for resource-heavy teacher models. Knowledge Distillation trains a smaller ``student'' model with guidance from a larger ``teacher'' model, which is computationally costly. However, the main benefit comes from the soft labels provided by the teacher, helping the student grasp nuanced class similarities. In our work, we propose an efficient method for generating these soft labels, thereby eliminating the need for a large teacher model. We employ a compact autoencoder to extract essential features and calculate similarity scores between different classes. Afterward, we apply the softmax function to these similarity scores to obtain a soft probability vector. This vector serves as valuable guidance during the training of the student model. Our extensive experiments on various datasets, including CIFAR-100, Tiny Imagenet, and Fashion MNIST, demonstrate the superior resource efficiency of our approach compared to traditional knowledge distillation methods that rely on large teacher models. Importantly, our approach consistently achieves similar or even superior performance in terms of model accuracy. We also perform a comparative study with various techniques recently developed for knowledge distillation showing our approach achieves competitive performance with using significantly less resources. We also show that our approach can be easily added to any logit based knowledge distillation method. This research contributes to making knowledge distillation more accessible and cost-effective for practical applications, making it a promising avenue for improving the efficiency of model training. The code for this work is available at, https://github.com/JEKimLab/ReffAKD.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,資源量の多い教師モデルを必要とせず,知識蒸留効率を向上させる革新的な手法を提案する。
知識蒸留はより小さな ` `student'' モデルをトレーニングし、より大きな ` `teacher'' モデルから指導する。
しかし、主な利点は、教師が提供したソフトなラベルによって、生徒が微妙なクラス類似性を把握できるようにすることである。
そこで本研究では,これらのソフトラベルを効率的に生成する手法を提案し,大規模な教師モデルの必要性を排除した。
我々は,コンパクトなオートエンコーダを用いて重要な特徴を抽出し,異なるクラス間の類似度スコアを算出する。
その後、これらの類似度スコアにソフトマックス関数を適用し、ソフト確率ベクトルを得る。
このベクトルは、学生モデルのトレーニング中に貴重なガイダンスとなる。
CIFAR-100、Tiny Imagenet、Fashion MNISTなどの様々なデータセットに関する広範な実験は、大規模な教師モデルに依存する従来の知識蒸留法と比較して、我々のアプローチの優れた資源効率を実証している。
重要なことは、モデル精度の観点からも、我々のアプローチは一貫して類似または優れた性能を達成している。
また,最近開発された知識蒸留技術を用いて比較研究を行い,本手法は資源を著しく減らして競争性能を向上することを示した。
また,ロジットに基づく知識蒸留法にも容易にアプローチを付加できることが示唆された。
本研究は, 知識蒸留を実用化し, 費用対効果を高めることに貢献し, モデル訓練の効率化に寄与する。
この作業のコードは、https://github.com/JEKimLab/ReffAKD.comで公開されている。
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