論文の概要: AMD: Automatic Multi-step Distillation of Large-scale Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04208v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 01:35:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 14:50:59.579142
• Title: AMD: Automatic Multi-step Distillation of Large-scale Vision Models
• Title（参考訳）: AMD:大規模視覚モデルの多段階自動蒸留
• Authors: Cheng Han, Qifan Wang, Sohail A. Dianat, Majid Rabbani, Raghuveer M. Rao, Yi Fang, Qiang Guan, Lifu Huang, Dongfang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,大規模視覚モデル圧縮のための自動多段階蒸留法(AMD)を提案する。 生徒のパフォーマンスを最大化する最適な教師支援者を自動的に識別する,効率的かつ効果的な最適化フレームワークが導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.70559487432038
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based architectures have become the de-facto standard models for diverse vision tasks owing to their superior performance. As the size of the models continues to scale up, model distillation becomes extremely important in various real applications, particularly on devices limited by computational resources. However, prevailing knowledge distillation methods exhibit diminished efficacy when confronted with a large capacity gap between the teacher and the student, e.g, 10x compression rate. In this paper, we present a novel approach named Automatic Multi-step Distillation (AMD) for large-scale vision model compression. In particular, our distillation process unfolds across multiple steps. Initially, the teacher undergoes distillation to form an intermediate teacher-assistant model, which is subsequently distilled further to the student. An efficient and effective optimization framework is introduced to automatically identify the optimal teacher-assistant that leads to the maximal student performance. We conduct extensive experiments on multiple image classification datasets, including CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet. The findings consistently reveal that our approach outperforms several established baselines, paving a path for future knowledge distillation methods on large-scale vision models.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、優れた性能のため、様々な視覚タスクのためのデファクト標準モデルとなっている。 モデルのサイズが拡大し続ければ、様々な実アプリケーション、特に計算資源に制限されたデバイスにおいて、モデルの蒸留は非常に重要になる。 しかし, 従来の知識蒸留法では, 10倍圧縮率など, 教師と生徒の容量ギャップが大きくなると, 効果が低下する。 本稿では,大規模視覚モデル圧縮のための自動多段階蒸留法(AMD)を提案する。 特に、蒸留プロセスは複数のステップにまたがって展開する。 当初、教師は蒸留を行い、中間教師補助モデルを形成し、さらに学生に蒸留する。 生徒のパフォーマンスを最大化する最適な教師支援者を自動的に識別する,効率的かつ効果的な最適化フレームワークが導入された。 CIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetを含む複数の画像分類データセットについて広範な実験を行った。 以上の結果から,本手法は確立されたベースラインよりも優れており,大規模視覚モデルにおける将来的な知識蒸留手法の道筋をたどっていることが明らかとなった。

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