論文の概要: Leveraging Topological Guidance for Improved Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05316v1
• Date: Sun, 7 Jul 2024 10:09:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 20:17:13.051527
• Title: Leveraging Topological Guidance for Improved Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 知識蒸留改善のためのトポロジカルガイダンスの活用
• Authors: Eun Som Jeon, Rahul Khurana, Aishani Pathak, Pavan Turaga,
• Abstract要約: 画像分類タスクのためのトポロジカルガイダンスベース知識蒸留(TGD)というフレームワークを提案する。 我々はKDを利用して優れた軽量モデルを訓練し、同時に複数の教師にトポロジ的特徴を提供する。 本稿では,教師と生徒の知識ギャップを減らし,異なる教師の機能を統合するメカニズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has shown its efficacy in extracting useful features to solve various computer vision tasks. However, when the structure of the data is complex and noisy, capturing effective information to improve performance is very difficult. To this end, topological data analysis (TDA) has been utilized to derive useful representations that can contribute to improving performance and robustness against perturbations. Despite its effectiveness, the requirements for large computational resources and significant time consumption in extracting topological features through TDA are critical problems when implementing it on small devices. To address this issue, we propose a framework called Topological Guidance-based Knowledge Distillation (TGD), which uses topological features in knowledge distillation (KD) for image classification tasks. We utilize KD to train a superior lightweight model and provide topological features with multiple teachers simultaneously. We introduce a mechanism for integrating features from different teachers and reducing the knowledge gap between teachers and the student, which aids in improving performance. We demonstrate the effectiveness of our approach through diverse empirical evaluations.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、様々なコンピュータビジョンタスクを解くのに有用な特徴を抽出する効果を示した。 しかし,データ構造が複雑でノイズの多い場合,性能向上のために有効な情報を取得することは極めて困難である。 この目的のために、トポロジカルデータ解析(TDA)は、摂動に対する性能と堅牢性の向上に寄与する有用な表現を導出するために利用されてきた。 その有効性にもかかわらず、TDAによるトポロジ的特徴抽出における大きな計算資源の要求とかなりの時間消費は、小型デバイス上で実装する際の重要な問題である。 本稿では, 画像分類作業における知識蒸留(KD)におけるトポロジ的特徴を利用したトポロジカルガイダンスベースの知識蒸留(TGD)フレームワークを提案する。 我々はKDを利用して優れた軽量モデルを訓練し、同時に複数の教師にトポロジ的特徴を提供する。 本稿では,教師と生徒の知識ギャップを減らし,教師の能力向上を支援するメカニズムを提案する。 多様な経験的評価を通じて,本手法の有効性を実証する。

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