論文の概要: Multi-perspective Contrastive Logit Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10693v2
• Date: Sat, 08 Mar 2025 09:45:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:05.071012
• Title: Multi-perspective Contrastive Logit Distillation
• Title（参考訳）: マルチパースペクティブ・コントラスト・ロジット蒸留法
• Authors: Qi Wang, Jinjia Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,ロジット蒸留の性能と有効性を大幅に向上させる,新規で効率的なロジット蒸留法であるマルチパースペクティブ・コントラスト・ロジット蒸留(MCLD)を導入する。 MCLDは、CIFAR-100、ImageNet、Tiny-ImageNet、STL-10など、複数のデータセットにまたがって、画像分類、転送学習タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.589031892370809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In previous studies on knowledge distillation, the significance of logit distillation has frequently been overlooked. To revitalize logit distillation, we present a novel perspective by reconsidering its computation based on the semantic properties of logits and exploring how to utilize it more efficiently. Logits often contain a substantial amount of high-level semantic information; however, the conventional approach of employing logits to compute Kullback-Leibler (KL) divergence does not account for their semantic properties. Furthermore, this direct KL divergence computation fails to fully exploit the potential of logits. To address these challenges, we introduce a novel and efficient logit distillation method, Multi-perspective Contrastive Logit Distillation (MCLD), which substantially improves the performance and efficacy of logit distillation. In comparison to existing logit distillation methods and complex feature distillation methods, MCLD attains state-of-the-art performance in image classification, and transfer learning tasks across multiple datasets, including CIFAR-100, ImageNet, Tiny-ImageNet, and STL-10. Additionally, MCLD exhibits superior training efficiency and outstanding performance with distilling on Vision Transformers, further emphasizing its notable advantages. This study unveils the vast potential of logits in knowledge distillation and seeks to offer valuable insights for future research.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留に関するこれまでの研究では、ロジット蒸留の重要性がしばしば見過ごされてきた。 本稿では,ロジット蒸留を活性化するために,ロジットの意味的特性に基づいて計算を再考し,より効率的に利用する方法を探ることで,新たな視点を示す。 ログには大量の高レベルのセマンティック情報が含まれていることが多いが、KL(Kulback-Leibler)の発散を計算するためにロジットを用いるという従来のアプローチは、それらのセマンティックな性質を考慮していない。 さらに、この直接KL分散計算では、ロジットの可能性を完全に活用できない。 これらの課題に対処するために,ロジト蒸留の性能と有効性を大幅に向上させる,新規で効率的なロジト蒸留法であるマルチパースペクティブ・コントラスト・ロジト蒸留(MCLD)を導入する。 既存のロジット蒸留法や複雑な特徴蒸留法と比較して,CIFAR-100, ImageNet, Tiny-ImageNet, STL-10 など,複数のデータセットにまたがる伝達学習タスクは,画像分類における最先端の性能を達成している。 さらに、MCLDはVision Transformersを蒸留することで優れた訓練効率と優れた性能を示し、その顕著な利点を強調している。 この研究は、知識蒸留におけるロジットの膨大な可能性を明らかにし、将来の研究に価値ある洞察を提供しようとしている。

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