論文の概要: Quantifying Knowledge Distillation Using Partial Information Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07483v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 02:12:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:19:12.210620
• Title: Quantifying Knowledge Distillation Using Partial Information Decomposition
• Title（参考訳）: 部分的情報分解を用いた知識蒸留の定量化
• Authors: Pasan Dissanayake, Faisal Hamman, Barproda Halder, Ilia Sucholutsky, Qiuyi Zhang, Sanghamitra Dutta,
• Abstract要約: 知識蒸留は、資源制約のある環境で複雑な機械学習モデルをデプロイするための効果的な方法を提供する。 本研究では,教師の表現の蒸留可能かつ蒸留された知識を,ある学生と下流の課題に対応付けて定量化する。 本手法は, 教員と学生の表現の複雑さの差に起因する課題に対処するために, 蒸留において実用的に応用できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.82261635235695
• License:
• Abstract: Knowledge distillation provides an effective method for deploying complex machine learning models in resource-constrained environments. It typically involves training a smaller student model to emulate either the probabilistic outputs or the internal feature representations of a larger teacher model. By doing so, the student model often achieves substantially better performance on a downstream task compared to when it is trained independently. Nevertheless, the teacher's internal representations can also encode noise or additional information that may not be relevant to the downstream task. This observation motivates our primary question: What are the information-theoretic limits of knowledge transfer? To this end, we leverage a body of work in information theory called Partial Information Decomposition (PID) to quantify the distillable and distilled knowledge of a teacher's representation corresponding to a given student and a downstream task. Moreover, we demonstrate that this metric can be practically used in distillation to address challenges caused by the complexity gap between the teacher and the student representations.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は、資源制約のある環境で複雑な機械学習モデルをデプロイするための効果的な方法を提供する。 通常、より小さな学生モデルを訓練して確率的出力またはより大きな教師モデルの内的特徴表現をエミュレートする。 そうすることで、学生モデルは、独立して訓練された時と比較して、下流のタスクで大幅にパフォーマンスが向上する。 それでも、教師の内部表現は、下流のタスクに関係のないノイズや追加情報をエンコードすることもできる。 知識伝達の知識理論的限界とは何か? そこで我々は,PID(Partial Information Decomposition, 部分情報分解)と呼ばれる情報理論において, ある学生と下流課題に対応する教師の表現の,蒸留可能な,蒸留された知識を定量化する。 さらに,本尺度は,教師と学生の表現の複雑さの差による課題に対処するために,蒸留において実用的に利用できることを示した。

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