論文の概要: CAKD: A Correlation-Aware Knowledge Distillation Framework Based on Decoupling Kullback-Leibler Divergence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14741v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 08:48:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:05.068434
• Title: CAKD: A Correlation-Aware Knowledge Distillation Framework Based on Decoupling Kullback-Leibler Divergence
• Title（参考訳）: CAKD: Kullback-Leiblerの分離に基づく相関知識蒸留フレームワーク
• Authors: Zao Zhang, Huaming Chen, Pei Ning, Nan Yang, Dong Yuan,
• Abstract要約: 相関知識蒸留(CAKD)フレームワークは、予測に最も大きな影響を及ぼす蒸留成分の面を優先順位付けするために設計された。 本研究は, 蒸留工程の異なる部分の影響を綿密に検討することの重要性と有効性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.874225572946102
• License:
• Abstract: In knowledge distillation, a primary focus has been on transforming and balancing multiple distillation components. In this work, we emphasize the importance of thoroughly examining each distillation component, as we observe that not all elements are equally crucial. From this perspective,we decouple the Kullback-Leibler (KL) divergence into three unique elements: Binary Classification Divergence (BCD), Strong Correlation Divergence (SCD), and Weak Correlation Divergence (WCD). Each of these elements presents varying degrees of influence. Leveraging these insights, we present the Correlation-Aware Knowledge Distillation (CAKD) framework. CAKD is designed to prioritize the facets of the distillation components that have the most substantial influence on predictions, thereby optimizing knowledge transfer from teacher to student models. Our experiments demonstrate that adjusting the effect of each element enhances the effectiveness of knowledge transformation. Furthermore, evidence shows that our novel CAKD framework consistently outperforms the baseline across diverse models and datasets. Our work further highlights the importance and effectiveness of closely examining the impact of different parts of distillation process.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留では、主に複数の蒸留成分の変換とバランスに焦点が当てられている。 本研究は,全元素が等しく重要であるとは限らず,各蒸留成分を徹底的に調べることの重要性を強調した。 この観点から、KL(Kulback-Leibler)の分岐を、BCD(Binary Classification Divergence)、SCD(Strong correlation Divergence)、WCD(Wak correlation Divergence)の3つのユニークな要素に分解する。 これらの要素はそれぞれ、様々な影響の度合いを示す。 これらの知見を活かした相関知識蒸留(CAKD)フレームワークを提案する。 CAKDは、予測に最も大きな影響を及ぼす蒸留成分の面を優先し、教師から学生モデルへの知識伝達を最適化するように設計されている。 実験により,各要素の効果の調整が知識変換の有効性を高めることが示された。 さらに、新たなCAKDフレームワークが、さまざまなモデルやデータセットのベースラインを一貫して上回っていることが、エビデンスとして示されています。 本研究は, 蒸留工程の異なる部分の影響を綿密に検討することの重要性と有効性を強調した。

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