論文の概要: Continual Distillation Learning: Knowledge Distillation in Prompt-based Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13911v3
• Date: Tue, 11 Mar 2025 22:12:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 21:17:52.33835
• Title: Continual Distillation Learning: Knowledge Distillation in Prompt-based Continual Learning
• Title（参考訳）: 継続蒸留学習:プロンプトに基づく連続学習における知識蒸留
• Authors: Qifan Zhang, Yunhui Guo, Yu Xiang,
• Abstract要約: 本稿では, 知識蒸留(KD)を用いて, CLモデルを改善するために, 連続蒸留学習(CDL)の問題を紹介する。 その結果, 既存のKD法であるロジット蒸留法や特徴蒸留法では, CDLセットアップの学生モデルが効果的に改善できないことがわかった。 本稿では, 学生モデルの凍結したViTバックボーンに, 知識蒸留専用に設計されたプロンプトを挿入する, プロンプト(KDP)に基づく知識蒸留法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.948802793399647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce the problem of continual distillation learning (CDL) in order to use knowledge distillation (KD) to improve prompt-based continual learning (CL) models. The CDL problem is valuable to study since the use of a larger vision transformer (ViT) leads to better performance in prompt-based continual learning. The distillation of knowledge from a large ViT to a small ViT can improve the inference efficiency for prompt-based CL models. We empirically found that existing KD methods such as logit distillation and feature distillation cannot effectively improve the student model in the CDL setup. To this end, we introduce a novel method named Knowledge Distillation based on Prompts (KDP), in which globally accessible prompts specifically designed for knowledge distillation are inserted into the frozen ViT backbone of the student model. We demonstrate that our KDP method effectively enhances the distillation performance in comparison to existing KD methods in the CDL setup.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 知識蒸留(KD)を用いて, CLモデルを改善するために, 連続蒸留学習(CDL)の問題を紹介する。 CDL問題は、より大きな視覚変換器(ViT)を使用することで、プロンプトベース連続学習の性能が向上するため、研究に有用である。 大きなViTから小さなViTへの知識の蒸留は、プロンプトベースのCLモデルの推論効率を向上させることができる。 その結果, 既存のKD法であるロジット蒸留法や特徴蒸留法では, CDLセットアップの学生モデルが効果的に改善できないことがわかった。 そこで本研究では, 学生モデルの凍結したViTバックボーンに, 知識蒸留用に設計されたグローバルアクセス可能なプロンプトを挿入する, プロンプト(KDP)に基づく知識蒸留法を提案する。 我々は,既存のKD法と比較して,KDP法が蒸留性能を効果的に向上できることを実証した。

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