論文の概要: On Explaining Knowledge Distillation: Measuring and Visualising the Knowledge Transfer Process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13943v1
- Date: Wed, 18 Dec 2024 15:25:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 16:49:46.990847
- Title: On Explaining Knowledge Distillation: Measuring and Visualising the Knowledge Transfer Process
- Title（参考訳）: 知識蒸留の解説-知識伝達過程の測定と可視化-
- Authors: Gereziher Adhane, Mohammad Mahdi Dehshibi, Dennis Vetter, David Masip, Gemma Roig,
- Abstract要約: 知識蒸留のための勾配に基づく視覚的説明法UniCAMを提案する。
教師の知識の指導により、学生モデルはより効率的になり、関係のないものを捨てながら、より関連性の高い特徴を学習する。
CIFAR10、ASIRRA、植物病のデータセットの実験は、UniCAMと2つの指標がKDプロセスを説明する貴重な洞察を提供することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6545033423204965
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- Abstract: Knowledge distillation (KD) remains challenging due to the opaque nature of the knowledge transfer process from a Teacher to a Student, making it difficult to address certain issues related to KD. To address this, we proposed UniCAM, a novel gradient-based visual explanation method, which effectively interprets the knowledge learned during KD. Our experimental results demonstrate that with the guidance of the Teacher's knowledge, the Student model becomes more efficient, learning more relevant features while discarding those that are not relevant. We refer to the features learned with the Teacher's guidance as distilled features and the features irrelevant to the task and ignored by the Student as residual features. Distilled features focus on key aspects of the input, such as textures and parts of objects. In contrast, residual features demonstrate more diffused attention, often targeting irrelevant areas, including the backgrounds of the target objects. In addition, we proposed two novel metrics: the feature similarity score (FSS) and the relevance score (RS), which quantify the relevance of the distilled knowledge. Experiments on the CIFAR10, ASIRRA, and Plant Disease datasets demonstrate that UniCAM and the two metrics offer valuable insights to explain the KD process.
- Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は教師から学生への知識伝達過程が不透明であるため,KDに関連する問題に対処することが困難である。
そこで我々は,KDで学んだ知識を効果的に解釈する,新しい勾配に基づく視覚的説明法UniCAMを提案する。
実験の結果、教師の知識の指導により、学生モデルはより効率的になり、関係のないものを捨てながら、より関連性の高い特徴を学習することがわかった。
本稿では,教師の指導で学んだ特徴を蒸留した特徴として,その課題とは無関係な特徴を留学生が残した特徴として言及する。
蒸留された機能は、テクスチャやオブジェクトの一部といった入力の重要な側面に焦点を当てている。
対照的に、残像はより拡散した注意を示し、しばしば対象対象物の背景を含む無関係な領域をターゲットにしている。
さらに, 蒸留知識の関連性を定量化する特徴類似度スコア (FSS) と関連度スコア (RS) の2つの新しい指標を提案した。
CIFAR10、ASIRRA、植物病のデータセットの実験は、UniCAMと2つの指標がKDプロセスを説明する貴重な洞察を提供することを示した。
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