論文の概要: Exploring Dark Knowledge under Various Teacher Capacities and Addressing Capacity Mismatch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13078v2
• Date: Fri, 06 Jun 2025 06:16:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:42.602847
• Title: Exploring Dark Knowledge under Various Teacher Capacities and Addressing Capacity Mismatch
• Title（参考訳）: 教師能力の異なる暗黒知識の探索と課題
• Authors: Wen-Shu Fan, Xin-Chun Li, De-Chuan Zhan,
• Abstract要約: 本論文は,異なる能力を持つ教師が提供する暗黒の知識を深く掘り下げるものである。 我々は、誤った階級の区別が暗黒知識の本質を具現化していると論じる。 より大きく、より正確な教師は、より小さな教師に比べて教育能力を損なう、この区別が欠けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.435316196709564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Distillation (KD) could transfer the ``dark knowledge" of a well-performed yet large neural network to a weaker but lightweight one. From the view of output logits and softened probabilities, this paper goes deeper into the dark knowledge provided by teachers with different capacities. Two fundamental observations are: (1) a larger teacher tends to produce probability vectors with lower distinction among non-ground-truth classes; (2) teachers with different capacities are basically consistent in their cognition of relative class affinity. Through abundant experimental studies we verify these observations and provide in-depth empirical explanations to them. We argue that the distinctness among incorrect classes embodies the essence of dark knowledge. A larger and more accurate teacher lacks this distinctness, which hampers its teaching ability compared to a smaller teacher, ultimately leading to the peculiar phenomenon named "capacity mismatch". Building on this insight, this paper explores multiple simple yet effective ways to address capacity mismatch, achieving superior experimental results compared to previous approaches.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、よく性能のよい大きなニューラルネットワークの「暗黒の知識」を、より弱く軽量なものに転送することができる。出力ロジットとソフト化確率の観点から、この論文は、異なる能力を持つ教師が提供する暗黒の知識を深く掘り下げる。(1)大きな教師は、非地下の授業の区別が低い確率ベクトルを生成する傾向にある。(2)異なる能力を持つ教師は、基本的に、相対的なクラス親和性の認知に一貫性がある。多くの実験的研究を通じて、これらの観察を検証し、深遠な経験的説明を提供する。我々は、不正確なクラス間の区別が、暗黒の知識の本質を具現化していると、より正確な教師は主張する。 この知見に基づいて, キャパシティミスマッチに対処する複数の単純かつ効果的な手法を探索し, 従来の手法に比べて優れた実験結果を得た。

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