論文の概要: Student-Oriented Teacher Knowledge Refinement for Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18785v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 14:34:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-01 11:53:50.446995
• Title: Student-Oriented Teacher Knowledge Refinement for Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 知識蒸留のための学生志向の教員知識保持
• Authors: Chaomin Shen, Yaomin Huang, Haokun Zhu, Jinsong Fan, Guixu Zhang,
• Abstract要約: 本報告では,学生のニーズに合うように教師の知識を改良し,学生を意識した視点を新たに導入する。 本稿では,訓練中に学習可能な機能拡張戦略を取り入れた学生指向知識蒸留(SoKD)について紹介する。 また,教師と学生の相互関心領域を特定するために,DAM(Distinctive Area Detection Module)をデプロイした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.754014876977422
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knowledge distillation has become widely recognized for its ability to transfer knowledge from a large teacher network to a compact and more streamlined student network. Traditional knowledge distillation methods primarily follow a teacher-oriented paradigm that imposes the task of learning the teacher's complex knowledge onto the student network. However, significant disparities in model capacity and architectural design hinder the student's comprehension of the complex knowledge imparted by the teacher, resulting in sub-optimal performance. This paper introduces a novel perspective emphasizing student-oriented and refining the teacher's knowledge to better align with the student's needs, thereby improving knowledge transfer effectiveness. Specifically, we present the Student-Oriented Knowledge Distillation (SoKD), which incorporates a learnable feature augmentation strategy during training to refine the teacher's knowledge of the student dynamically. Furthermore, we deploy the Distinctive Area Detection Module (DAM) to identify areas of mutual interest between the teacher and student, concentrating knowledge transfer within these critical areas to avoid transferring irrelevant information. This customized module ensures a more focused and effective knowledge distillation process. Our approach, functioning as a plug-in, could be integrated with various knowledge distillation methods. Extensive experimental results demonstrate the efficacy and generalizability of our method.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は、大きな教師ネットワークからよりコンパクトで合理化された学生ネットワークに知識を伝達する能力で広く認知されている。 伝統的な知識蒸留法は、主に教師の複雑な知識を学生ネットワークに学習するタスクを課す教師指向のパラダイムに従っている。 しかし、モデル能力と建築設計の相違により、教師が与える複雑な知識に対する生徒の理解が損なわれ、結果として準最適性能がもたらされる。 本稿では,教師の知識を学生のニーズに合うように改良し,知識伝達の有効性を向上させることを目的とした新しい視点を提案する。 具体的には,教師の生徒の知識を動的に洗練させるために,学習可能な機能強化戦略を取り入れた学生指向知識蒸留(SoKD)を提案する。 さらに,教師と学生の相互関心領域を特定するためにDAM(Distinctive Area Detection Module)を配置し,これらの重要な領域に知識伝達を集中させることにより,無関係な情報の伝達を回避する。 このカスタマイズされたモジュールは、より集中的で効果的な知識蒸留プロセスを保証する。 プラグインとして機能する我々のアプローチは,様々な知識蒸留手法と統合することができる。 本手法の有効性と一般化性について検討した。

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