論文の概要: Decoupling Dark Knowledge via Block-wise Logit Distillation for Feature-level Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01547v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 12:42:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:50:03.815927
• Title: Decoupling Dark Knowledge via Block-wise Logit Distillation for Feature-level Alignment
• Title（参考訳）: 特徴レベルアライメントのためのブロックワイドロジット蒸留による暗黒知識のデカップリング
• Authors: Chengting Yu, Fengzhao Zhang, Ruizhe Chen, Zuozhu Liu, Shurun Tan, Er-Ping Li, Aili Wang,
• Abstract要約: 知識蒸留(英: Knowledge Distillation、KD)は、暗黒の知識を教師から学生にロジットや中間的特徴を通じて伝達する。 最近の研究は、ロジットベースの手法の可能性を明らかにし、ロジットに基づく単純なKDフォームをライムライトに戻す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.223632538498386
• License:
• Abstract: Knowledge Distillation (KD), a learning manner with a larger teacher network guiding a smaller student network, transfers dark knowledge from the teacher to the student via logits or intermediate features, with the aim of producing a well-performed lightweight model. Notably, many subsequent feature-based KD methods outperformed the earliest logit-based KD method and iteratively generated numerous state-of-the-art distillation methods. Nevertheless, recent work has uncovered the potential of the logit-based method, bringing the simple KD form based on logits back into the limelight. Features or logits? They partially implement the KD with entirely distinct perspectives; therefore, choosing between logits and features is not straightforward. This paper provides a unified perspective of feature alignment in order to obtain a better comprehension of their fundamental distinction. Inheriting the design philosophy and insights of feature-based and logit-based methods, we introduce a block-wise logit distillation framework to apply implicit logit-based feature alignment by gradually replacing teacher's blocks as intermediate stepping-stone models to bridge the gap between the student and the teacher. Our method obtains comparable or superior results to state-of-the-art distillation methods. This paper demonstrates the great potential of combining logit and features, and we hope it will inspire future research to revisit KD from a higher vantage point.
• Abstract（参考訳）: KD(Knowledge Distillation)は、より小さな学生ネットワークを導く教師ネットワークを持つ学習方法であり、成績の良い軽量モデルを作成することを目的とした、ロジットや中間機能を通じて教師から学生に暗黒の知識を伝達する。 特筆すべきは、その後の多くの機能ベースのKD法は、初期のロジットベースのKD法よりも優れており、反復的に多くの最先端蒸留法が生成されることである。 しかし、最近の研究はロジットベースの方法の可能性を明らかにし、ロジットに基づく単純なKDフォームをライムライトに戻した。 機能やロジットは? 彼らは完全に異なる視点でKDを部分的に実装しているため、ロジットと機能の選択は簡単ではない。 本稿では,特徴アライメントの統一的な視点を提供し,その基本的特徴の理解を深める。 機能に基づく手法とロジットに基づく手法の設計思想と洞察を継承し,教師のブロックを段階的なステップストーンモデルとして徐々に置き換えて,学生と教師のギャップを埋めることにより,暗黙のロジットに基づく特徴アライメントを適用するブロックワイズロジット蒸留フレームワークを導入する。 本手法は, 最先端蒸留法に匹敵する, あるいは優れた結果が得られる。 本稿では,ロジットと特徴を組み合わせる大きな可能性を示すとともに,KDを高バンテージ点から再考することを期待する。

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