論文の概要: Can Students Beyond The Teacher? Distilling Knowledge from Teacher's Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09874v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 05:40:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:02:57.036593
• Title: Can Students Beyond The Teacher? Distilling Knowledge from Teacher's Bias
• Title（参考訳）: 教師を超えて学ぶことができるか : 教師のバイアスから学ぶ
• Authors: Jianhua Zhang, Yi Gao, Ruyu Liu, Xu Cheng, Houxiang Zhang, Shengyong Chen,
• Abstract要約: 知識蒸留(KD)は、大きな教師モデルからより小さな学生モデルに知識を伝達し、その性能を向上させる技術である。 現在のKDフレームワークは、学生モデルを誤解させる正しい知識と間違った知識の両方を送信します。 本稿では,バイアスを補正し,学生モデルの性能を大幅に向上させる新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.353042919961606
• License:
• Abstract: Knowledge distillation (KD) is a model compression technique that transfers knowledge from a large teacher model to a smaller student model to enhance its performance. Existing methods often assume that the student model is inherently inferior to the teacher model. However, we identify that the fundamental issue affecting student performance is the bias transferred by the teacher. Current KD frameworks transmit both right and wrong knowledge, introducing bias that misleads the student model. To address this issue, we propose a novel strategy to rectify bias and greatly improve the student model's performance. Our strategy involves three steps: First, we differentiate knowledge and design a bias elimination method to filter out biases, retaining only the right knowledge for the student model to learn. Next, we propose a bias rectification method to rectify the teacher model's wrong predictions, fundamentally addressing bias interference. The student model learns from both the right knowledge and the rectified biases, greatly improving its prediction accuracy. Additionally, we introduce a dynamic learning approach with a loss function that updates weights dynamically, allowing the student model to quickly learn right knowledge-based easy tasks initially and tackle hard tasks corresponding to biases later, greatly enhancing the student model's learning efficiency. To the best of our knowledge, this is the first strategy enabling the student model to surpass the teacher model. Experiments demonstrate that our strategy, as a plug-and-play module, is versatile across various mainstream KD frameworks. We will release our code after the paper is accepted.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、大きな教師モデルからより小さな学生モデルに知識を伝達し、その性能を向上させるモデル圧縮技術である。 既存の手法では、生徒モデルは教師モデルに本質的に劣っていると仮定することが多い。 しかし,学生のパフォーマンスに影響を及ぼす根本的な問題は,教師が伝達するバイアスである。 現在のKDフレームワークは、正しい知識と間違った知識の両方を伝達し、学生モデルを誤解させるバイアスを導入します。 そこで本研究では,バイアスを補正し,学生モデルの性能を大幅に向上させる新しい手法を提案する。 第一に、私たちは知識を区別し、バイアスを除去するバイアス除去法を設計し、学生モデルが学ぶべき適切な知識のみを保持する。 次に,教師モデルの誤予測を補正するバイアス補正手法を提案する。 学生モデルは、正しい知識と修正されたバイアスの両方から学習し、予測精度を大幅に改善する。 さらに、損失関数を動的に更新する動的学習手法を導入し、学生モデルがまず適切な知識に基づく簡単なタスクを素早く学習し、後にバイアスに対応する難しいタスクに対処できるようにし、学生モデルの学習効率を大幅に向上させる。 我々の知る限りでは、これが学生モデルが教師モデルを上回ることができる最初の戦略である。 実験により、プラグイン・アンド・プレイモジュールとしての我々の戦略は、様々な主要なKDフレームワークで多用可能であることが示された。 論文が受理された後、コードを公開します。

関連論文リスト

• Exploring and Enhancing the Transfer of Distribution in Knowledge Distillation for Autoregressive Language Models [62.5501109475725]
  知識蒸留(KD)は、より小さな学生モデルを模倣するように訓練することで、大きな教師モデルを圧縮する技術である。 本稿では、教師ネットワークが小さなオンラインモジュールを統合し、学生モデルと同時学習するオンライン知識蒸留(OKD)について紹介する。 OKDは、様々なモデルアーキテクチャやサイズにおけるリードメソッドのパフォーマンスを達成または超え、トレーニング時間を最大4倍に短縮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T07:05:26Z)
• Periodically Exchange Teacher-Student for Source-Free Object Detection [7.222926042027062]
  Source-free Object Detection (SFOD) は、ソースドメインデータがない場合に、未ラベルのターゲットドメインデータにソース検出器を適用することを目的としている。 ほとんどのSFOD法は、学生モデルを1つの教師モデルのみで指導する平均教師(MT)フレームワークを用いて、同じ自己学習パラダイムに従っている。 静的教師, 動的教師, 学生モデルからなる複数教師の枠組みを導入する, シンプルながら斬新な手法であるPETS法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T11:30:54Z)
• DriveAdapter: Breaking the Coupling Barrier of Perception and Planning in End-to-End Autonomous Driving [64.57963116462757]
  最先端の手法は通常、教師-学生のパラダイムに従う。 学生モデルは、生のセンサーデータのみにアクセスし、教師モデルによって収集されたデータに基づいて行動クローニングを行う。 本稿では,学生(知覚)と教師(計画)モジュール間の機能アライメント目的関数を持つアダプタを用いたDriveAdapterを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T09:21:53Z)
• Unbiased Knowledge Distillation for Recommendation [66.82575287129728]
  知識蒸留(KD)は推論遅延を低減するためにレコメンダシステム(RS)に応用されている。 従来のソリューションは、まずトレーニングデータから完全な教師モデルを訓練し、その後、その知識を変換して、コンパクトな学生モデルの学習を監督する。 このような標準的な蒸留パラダイムは深刻なバイアス問題を引き起こし、蒸留後に人気アイテムがより強く推奨されることになる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-27T05:14:03Z)
• Better Teacher Better Student: Dynamic Prior Knowledge for Knowledge Distillation [70.92135839545314]
  本研究では,教師の持つ特徴の一部を,特徴蒸留前の先行知識として統合した動的事前知識(DPK)を提案する。 DPKは,教員モデルと生徒モデルのパフォーマンスを正に相関させ,より大きな教員を適用することで生徒の精度をさらに高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-13T11:52:13Z)
• Revisiting Knowledge Distillation: An Inheritance and Exploration Framework [153.73692961660964]
  知識蒸留(KD)は、教師モデルから生徒モデルに知識を伝達する一般的な手法である。 新たな継承・探索知識蒸留フレームワーク(IE-KD)を提案する。 我々のIE-KDフレームワークは汎用的であり、ディープニューラルネットワークを訓練するための既存の蒸留や相互学習手法と簡単に組み合わせることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-01T02:20:56Z)
• Undistillable: Making A Nasty Teacher That CANNOT teach students [84.6111281091602]
  本論文では,ナスティ・ティーチング(Nasty Teacher)という,通常の教師とほぼ同じパフォーマンスを得られる特別に訓練されたティーチング・ネットワークについて紹介し,研究する。 本稿では, 自負知識蒸留法という, シンプルで効果的な教師構築アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-16T08:41:30Z)
• Role-Wise Data Augmentation for Knowledge Distillation [48.115719640111394]
  知識蒸留(KD)は、ある機械学習モデルから学んだ知識を別の機械学習モデルに転送する一般的な方法である。 我々は、知識蒸留を促進するために、異なる役割を持つデータ増強剤を設計する。 特別に調整されたデータポイントが、教師の知識をより効果的に生徒に示せることを実証的に見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-19T14:22:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。