論文の概要: Retro: Reusing teacher projection head for efficient embedding distillation on Lightweight Models via Self-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15311v2
• Date: Mon, 27 May 2024 01:22:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 02:49:28.274091
• Title: Retro: Reusing teacher projection head for efficient embedding distillation on Lightweight Models via Self-supervised Learning
• Title（参考訳）: 振り返り:教師投影ヘッドを用いた自己教師型学習による軽量モデルへの効率的な埋込み蒸留
• Authors: Khanh-Binh Nguyen, Chae Jung Park,
• Abstract要約: 本研究では,教師のプロジェクションヘッドを学生に再利用するtextscRetroを提案する。 実験結果から, 軽量モデルにおける最先端モデルに対して, 大幅な改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) is gaining attention for its ability to learn effective representations with large amounts of unlabeled data. Lightweight models can be distilled from larger self-supervised pre-trained models using contrastive and consistency constraints. Still, the different sizes of the projection heads make it challenging for students to mimic the teacher's embedding accurately. We propose \textsc{Retro}, which reuses the teacher's projection head for students, and our experimental results demonstrate significant improvements over the state-of-the-art on all lightweight models. For instance, when training EfficientNet-B0 using ResNet-50/101/152 as teachers, our approach improves the linear result on ImageNet to $66.9\%$, $69.3\%$, and $69.8\%$, respectively, with significantly fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、大量のラベルのないデータで効果的な表現を学習する能力に注目が集まっている。 軽量モデルは、コントラストと一貫性の制約を用いて、より大規模な自己教師付き事前訓練モデルから蒸留することができる。 しかし、プロジェクションヘッドのサイズの違いは、生徒が先生の埋め込みを正確に模倣することを困難にしている。 本稿では,教師のプロジェクションヘッドを学生に再利用する「textsc{Retro}」を提案する。 例えば、ResNet-50/101/152を教師として使用したEfficientNet-B0のトレーニングでは、ImageNetの線形結果が6.9\%$、69.3\%$、69.8\%$に改善され、パラメータが大幅に少ない。

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