論文の概要: Classroom-Inspired Multi-Mentor Distillation with Adaptive Learning Strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20237v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 12:20:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-02 12:56:53.656031
- Title: Classroom-Inspired Multi-Mentor Distillation with Adaptive Learning Strategies
- Title（参考訳）: 適応学習戦略を用いた教室型マルチメンター蒸留
- Authors: Shalini Sarode, Muhammad Saif Ullah Khan, Tahira Shehzadi, Didier Stricker, Muhammad Zeshan Afzal,
- Abstract要約: ClassroomKDは、教室環境にインスパイアされた新しい多面的知識蒸留フレームワークである。
このフレームワークは、各データサンプルの有効性に基づいて、多様なメンターの指導戦略を動的に選択し、適応する。
その結果,メンターの選択と指導に対する動的かつ適応的なアプローチは,より効果的な知識伝達につながることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.225067563482169
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose ClassroomKD, a novel multi-mentor knowledge distillation framework inspired by classroom environments to enhance knowledge transfer between student and multiple mentors. Unlike traditional methods that rely on fixed mentor-student relationships, our framework dynamically selects and adapts the teaching strategies of diverse mentors based on their effectiveness for each data sample. ClassroomKD comprises two main modules: the Knowledge Filtering (KF) Module and the Mentoring Module. The KF Module dynamically ranks mentors based on their performance for each input, activating only high-quality mentors to minimize error accumulation and prevent information loss. The Mentoring Module adjusts the distillation strategy by tuning each mentor's influence according to the performance gap between the student and mentors, effectively modulating the learning pace. Extensive experiments on image classification (CIFAR-100 and ImageNet) and 2D human pose estimation (COCO Keypoints and MPII Human Pose) demonstrate that ClassroomKD significantly outperforms existing knowledge distillation methods. Our results highlight that a dynamic and adaptive approach to mentor selection and guidance leads to more effective knowledge transfer, paving the way for enhanced model performance through distillation.
- Abstract（参考訳）: 教室環境にインスパイアされた新しい多面的知識蒸留フレームワークであるClassroomKDを提案する。
固定的なメンター-学生関係に依存する従来の手法とは異なり、我々のフレームワークは、データサンプル毎の有効性に基づいて、多様なメンターの指導戦略を動的に選択し、適応する。
ClassroomKDは、知識フィルタリング(KF)モジュールとメンタリングモジュールの2つの主要なモジュールから構成されている。
KFモジュールは、各入力のパフォーマンスに基づいてメンターを動的にランク付けし、エラーの蓄積を最小限に抑え、情報損失を防ぐために高品質のメンターのみを活性化する。
メンタリングモジュールは、生徒とメンタのパフォーマンスギャップに応じて各メンタの影響を調整し、学習ペースを効果的に調整することで蒸留戦略を調整する。
画像分類(CIFAR-100とImageNet)と2次元人間のポーズ推定(COCOキーポイントとMPIIヒューマンポース)に関する大規模な実験は、ClassroomKDが既存の知識蒸留法を著しく上回ることを示した。
以上の結果から,メンタの選択と指導に対する動的適応的アプローチが,蒸留によるモデル性能向上の道を開くことにより,より効果的な知識伝達につながることが示唆された。
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