論文の概要: Knowledge Distillation: Enhancing Neural Network Compression with Integrated Gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13008v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 10:07:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:33:45.782688
• Title: Knowledge Distillation: Enhancing Neural Network Compression with Integrated Gradients
• Title（参考訳）: 知識蒸留:統合グラディエントによるニューラルネットワーク圧縮の強化
• Authors: David E. Hernandez, Jose Ramon Chang, Torbjörn E. M. Nordling,
• Abstract要約: 本稿では,知識蒸留(KD)と統合勾配(IG)を併用した機械学習フレームワークを提案する。 本稿では,教師モデルから事前計算されたIGマップを訓練画像上にオーバーレイして,コンパクトな学生モデルを重要な特徴表現へ導く,新たなデータ拡張戦略を提案する。 CIFAR-10の実験は,本手法の有効性を実証している: MobileNet-V2 教師の4.1倍圧縮した学生モデルでは,標準の 91.4% と従来の KD アプローチを上回り,分類精度92.5% を達成し,推論遅延を 140 ms から 13 ms-a 10fold に低減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Efficient deployment of deep neural networks on resource-constrained devices demands advanced compression techniques that preserve accuracy and interoperability. This paper proposes a machine learning framework that augments Knowledge Distillation (KD) with Integrated Gradients (IG), an attribution method, to optimise the compression of convolutional neural networks. We introduce a novel data augmentation strategy where IG maps, precomputed from a teacher model, are overlaid onto training images to guide a compact student model toward critical feature representations. This approach leverages the teacher's decision-making insights, enhancing the student's ability to replicate complex patterns with reduced parameters. Experiments on CIFAR-10 demonstrate the efficacy of our method: a student model, compressed 4.1-fold from the MobileNet-V2 teacher, achieves 92.5% classification accuracy, surpassing the baseline student's 91.4% and traditional KD approaches, while reducing inference latency from 140 ms to 13 ms--a tenfold speedup. We perform hyperparameter optimisation for efficient learning. Comprehensive ablation studies dissect the contributions of KD and IG, revealing synergistic effects that boost both performance and model explainability. Our method's emphasis on feature-level guidance via IG distinguishes it from conventional KD, offering a data-driven solution for mining transferable knowledge in neural architectures. This work contributes to machine learning by providing a scalable, interpretable compression technique, ideal for edge computing applications where efficiency and transparency are paramount.
• Abstract（参考訳）: リソース制約のあるデバイスへのディープニューラルネットワークの効率的なデプロイには、正確性と相互運用性を維持するための高度な圧縮技術が必要である。 本稿では,畳み込みニューラルネットワークの圧縮を最適化するために,AI(Integrated Gradients)による知識蒸留(KD)を強化する機械学習フレームワークを提案する。 本稿では,教師モデルから事前計算されたIGマップを訓練画像上にオーバーレイして,コンパクトな学生モデルを重要な特徴表現へ導く,新たなデータ拡張戦略を提案する。 このアプローチは教師の意思決定の洞察を活用し、パラメータを減らした複雑なパターンを再現する生徒の能力を高める。 CIFAR-10の実験では,MobileNet-V2教師の4.1倍圧縮した学生モデルが92.5%の分類精度を達成し,標準学生の91.4%と従来のKDアプローチを上回り,推論遅延を140msから13msに短縮した。 効率的な学習のためのハイパーパラメータ最適化を行う。 包括的アブレーション研究は、KDとIGの貢献を識別し、性能とモデル説明可能性の両方を高める相乗効果を明らかにする。 提案手法は,ニューラルアーキテクチャにおける伝達可能な知識をマイニングするためのデータ駆動型ソリューションを提供することで,従来のKDと区別する。 この研究は、効率性と透明性が最重要であるエッジコンピューティングアプリケーションに理想的な、スケーラブルで解釈可能な圧縮技術を提供することで、機械学習に寄与する。

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