論文の概要: Importance Analysis for Dynamic Control of Balancing Parameter in a Simple Knowledge Distillation Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06270v1
• Date: Tue, 06 May 2025 04:04:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.724803
• Title: Importance Analysis for Dynamic Control of Balancing Parameter in a Simple Knowledge Distillation Setting
• Title（参考訳）: 簡単な知識蒸留環境におけるバランスパラメータの動的制御における重要度解析
• Authors: Seongmin Kim, Kwanho Kim, Minseung Kim, Kanghyun Jo,
• Abstract要約: 知識蒸留(KD)はその強い経験的性能で際立っている。 KDは, 蒸留損失の影響が下流タスク損失よりも大きい場合に最も有効である。 本稿では,損失が減少している場合のKD設定において,バランスパラメータを動的に調整する必要があるという数学的根拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5536554335016417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although deep learning models owe their remarkable success to deep and complex architectures, this very complexity typically comes at the expense of real-time performance. To address this issue, a variety of model compression techniques have been proposed, among which knowledge distillation (KD) stands out for its strong empirical performance. The KD contains two concurrent processes: (i) matching the outputs of a large, pre-trained teacher network and a lightweight student network, and (ii) training the student to solve its designated downstream task. The associated loss functions are termed the distillation loss and the downsteam-task loss, respectively. Numerous prior studies report that KD is most effective when the influence of the distillation loss outweighs that of the downstream-task loss. The influence(or importance) is typically regulated by a balancing parameter. This paper provides a mathematical rationale showing that in a simple KD setting when the loss is decreasing, the balancing parameter should be dynamically adjusted
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、その顕著な成功を、深く複雑なアーキテクチャに負っているが、この非常に複雑なことは、通常、リアルタイムのパフォーマンスを犠牲にしている。 この問題に対処するために,知識蒸留(KD)が優れた経験的性能を誇示する,様々なモデル圧縮技術が提案されている。 KDには2つの並行処理が含まれている。 一 教員ネットワークと軽量学生ネットワークの出力とを一致させること。 (二)指定下流課題の解決を学生に指導すること。 関連する損失関数はそれぞれ蒸留損失とダウンスチーム・タスク損失と呼ばれる。 多くの先行研究では、蒸留損失の影響が下流のタスク損失よりも大きい場合、KDが最も有効であると報告されている。 影響(または重要性)は通常、バランスパラメータによって制御される。 本稿では、損失が減少している場合の単純なKD設定において、バランスパラメータを動的に調整すべきであることを示す数学的根拠を提供する。

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