論文の概要: Delving Deep into Semantic Relation Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21269v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 08:50:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:36.940084
• Title: Delving Deep into Semantic Relation Distillation
• Title（参考訳）: セマンティックリレーション蒸留の深層化
• Authors: Zhaoyi Yan, Kangjun Liu, Qixiang Ye,
• Abstract要約: 本稿では,セマンティックスに基づく関係知識蒸留法(SeRKD)を提案する。 SeRKDは、各サンプルのセマンティクス関連レンズを通して知識蒸留を再現する。 スーパーピクセルに基づく意味抽出と関係に基づく知識蒸留を統合し、洗練されたモデル圧縮と蒸留を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.89593967999198
• License:
• Abstract: Knowledge distillation has become a cornerstone technique in deep learning, facilitating the transfer of knowledge from complex models to lightweight counterparts. Traditional distillation approaches focus on transferring knowledge at the instance level, but fail to capture nuanced semantic relationships within the data. In response, this paper introduces a novel methodology, Semantics-based Relation Knowledge Distillation (SeRKD), which reimagines knowledge distillation through a semantics-relation lens among each sample. By leveraging semantic components, \ie, superpixels, SeRKD enables a more comprehensive and context-aware transfer of knowledge, which skillfully integrates superpixel-based semantic extraction with relation-based knowledge distillation for a sophisticated model compression and distillation. Particularly, the proposed method is naturally relevant in the domain of Vision Transformers (ViTs), where visual tokens serve as fundamental units of representation. Experimental evaluations on benchmark datasets demonstrate the superiority of SeRKD over existing methods, underscoring its efficacy in enhancing model performance and generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留は深層学習の基盤となる技術となり、複雑なモデルから軽量なモデルへの知識の伝達を促進する。 伝統的な蒸留手法は、インスタンスレベルでの知識の伝達に重点を置いているが、データ内の微妙なセマンティックな関係を捉えていない。 そこで本研究では,セマンティックスをベースとしたリレーショナル知識蒸留法(SeRKD)を提案する。 SeRKDは, セマンティックコンポーネント, \ie, superpixelsを活用することで, より包括的で文脈に配慮した知識の伝達を可能にし, セマンティック抽出と関係ベースの知識蒸留を巧みに統合し, 洗練されたモデル圧縮と蒸留を実現する。 特に、視覚トークンが表現の基本単位として機能する視覚変換器(ViT)の領域において、提案手法は自然に関係している。 ベンチマークデータセットの実験的評価は、SeRKDが既存の手法よりも優れていることを示し、モデル性能と一般化能力を向上する効果を裏付けるものである。

関連論文リスト

• On Distilling the Displacement Knowledge for Few-Shot Class-Incremental Learning [17.819582979803286]
  FSCIL(Few-shot Class-Incremental Learning)は、データ分散の進化と、現実のシナリオにおけるデータ取得の難しさに対処する。 FSCILでよく見られる破滅的な忘れ事に対処するために、知識の蒸留は、学習されたデータ分布から知識を維持する方法として用いられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-15T02:10:18Z)
• FecTek: Enhancing Term Weight in Lexicon-Based Retrieval with Feature Context and Term-level Knowledge [54.61068946420894]
  FEature Context と TErm レベルの知識モジュールを導入して,革新的な手法を提案する。 項重みの特徴コンテキスト表現を効果的に強化するために、FCM(Feature Context Module)が導入された。 また,用語レベルの知識を効果的に活用し,用語重みのモデル化プロセスをインテリジェントに導くための用語レベルの知識誘導モジュール(TKGM)を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T12:58:36Z)
• Knowledge Distillation for Object Detection: from generic to remote sensing datasets [7.872075562968697]
  汎用コンピュータビジョンデータセット上で開発された既成のオブジェクト知識蒸留法について検討した。 特に、xViewとVEDAIデータセットとしてよく知られたベンチマークを用いて、ロジットと機能模倣の両方のアプローチをカバーする手法を車両検出に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-18T13:49:00Z)
• Knowledge Distillation via Token-level Relationship Graph [12.356770685214498]
  token-level Relation Graph (TRG) を用いた知識蒸留法を提案する。 TRGを利用することで、教師モデルから高レベルの意味情報を効果的にエミュレートすることができる。 我々は,提案手法の有効性を,いくつかの最先端手法に対して評価する実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T08:16:37Z)
• Towards a Unified View of Affinity-Based Knowledge Distillation [5.482532589225552]
  我々は知識蒸留を3つの構成要素、すなわち親和性、正規化、損失の枠組みにモジュール化する。 我々は, 単純さにもかかわらず, 関係性に基づく知識蒸留が, 最先端技術に匹敵する性能を達成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T16:12:25Z)
• Normalized Feature Distillation for Semantic Segmentation [6.882655287146012]
  正規化特徴蒸留(NFD)と呼ばれる簡易かつ効果的な特徴蒸留法を提案する。 提案手法は,都市景観,VOC 2012,ADE20Kデータセットのセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションのための,最先端の蒸留結果を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-12T01:54:25Z)
• Knowledge Distillation Meets Open-Set Semi-Supervised Learning [69.21139647218456]
  本研究では,事前学習した教師から対象学生へ,表現的知識を意味的に蒸留する新しいモデル名(bfem shortname)を提案する。 問題レベルでは、これは知識蒸留とオープンセット半教師付き学習(SSL)との興味深い関係を確立する。 我々のショートネームは、粗い物体分類と微妙な顔認識タスクの両方において、最先端の知識蒸留法よりもかなり優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-13T15:15:27Z)
• A Closer Look at Knowledge Distillation with Features, Logits, and Gradients [81.39206923719455]
  知識蒸留(KD)は、学習した知識をあるニューラルネットワークモデルから別のニューラルネットワークモデルに転送するための重要な戦略である。 この研究は、古典的なKL分割基準を異なる知識源で近似することで、一連の知識蒸留戦略を動機付ける新しい視点を提供する。 分析の結果,ロジットは一般的により効率的な知識源であり,十分な特徴次元を持つことがモデル設計に不可欠であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T21:26:55Z)
• Knowledge Distillation Meets Self-Supervision [109.6400639148393]
  知識蒸留では、教師ネットワークから「暗黒の知識」を抽出し、学生ネットワークの学習を指導する。 一見異なる自己超越的なタスクが、単純だが強力なソリューションとして機能することを示します。 これらの自己超越信号の類似性を補助的タスクとして活用することにより、隠された情報を教師から生徒に効果的に転送することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-12T12:18:52Z)
• Residual Knowledge Distillation [96.18815134719975]
  本研究は,アシスタント(A)を導入し,さらに知識を蒸留する残留知識蒸留(RKD)を提案する。 このように、S は T の特徴写像を模倣するように訓練され、A はそれらの間の残差を学習することでこの過程を支援する。 提案手法は,CIFAR-100 と ImageNet という,一般的な分類データセットにおいて魅力的な結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-21T07:49:26Z)

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。