論文の概要: Exploring Graph-based Knowledge: Multi-Level Feature Distillation via Channels Relational Graph
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08547v2
- Date: Thu, 16 May 2024 05:25:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 13:02:53.300021
- Title: Exploring Graph-based Knowledge: Multi-Level Feature Distillation via Channels Relational Graph
- Title（参考訳）: グラフに基づく知識の探索:チャネル関係グラフによるマルチレベル特徴蒸留
- Authors: Zhiwei Wang, Jun Huang, Longhua Ma, Chengyu Wu, Hongyu Ma,
- Abstract要約: 視覚的なタスクでは、大きな教師モデルは重要な特徴と深い情報を取得し、パフォーマンスを向上する。
マルチレベル特徴アライメント戦略を含むグラフ知識に基づく蒸留フレームワークを提案する。
蒸留工程におけるスペクトル埋め込み (SE) は, 学生の特徴空間と教師ネットワークに類似した関係知識と構造的複雑さを融合させる重要な手法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.646512035461994
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In visual tasks, large teacher models capture essential features and deep information, enhancing performance. However, distilling this information into smaller student models often leads to performance loss due to structural differences and capacity limitations. To tackle this, we propose a distillation framework based on graph knowledge, including a multi-level feature alignment strategy and an attention-guided mechanism to provide a targeted learning trajectory for the student model. We emphasize spectral embedding (SE) as a key technique in our distillation process, which merges the student's feature space with the relational knowledge and structural complexities similar to the teacher network. This method captures the teacher's understanding in a graph-based representation, enabling the student model to more accurately mimic the complex structural dependencies present in the teacher model. Compared to methods that focus only on specific distillation areas, our strategy not only considers key features within the teacher model but also endeavors to capture the relationships and interactions among feature sets, encoding these complex pieces of information into a graph structure to understand and utilize the dynamic relationships among these pieces of information from a global perspective. Experiments show that our method outperforms previous feature distillation methods on the CIFAR-100, MS-COCO, and Pascal VOC datasets, proving its efficiency and applicability.
- Abstract（参考訳）: 視覚的なタスクでは、大きな教師モデルは重要な特徴と深い情報を取得し、パフォーマンスを向上する。
しかし、この情報をより小さな学生モデルに蒸留すると、構造的差異と容量制限により性能が低下することが多い。
そこで本研究では,マルチレベル特徴アライメント戦略と注意誘導機構を含むグラフ知識に基づく蒸留フレームワークを提案する。
蒸留工程におけるスペクトル埋め込み (SE) は, 学生の特徴空間と教師ネットワークに類似した関係知識と構造的複雑さを融合させる重要な手法である。
この方法は、教師のグラフに基づく表現における理解を捉え、生徒モデルが教師モデルに存在する複雑な構造的依存関係をより正確に模倣できるようにする。
本手法は, 特定の蒸留地域のみに着目した手法と比較して, 教師モデルにおける重要な特徴だけでなく, 特徴集合間の関係や相互作用を捉え, 複雑な情報をグラフ構造にエンコードし, それらの情報間の動的関係をグローバルな視点から理解し活用する試みである。
実験により,CIFAR-100,MS-COCO,Pascal VOCデータセットの従来の特徴蒸留法よりも優れた性能を示し,その効率性と適用性を示した。
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