論文の概要: Simple Semi-supervised Knowledge Distillation from Vision-Language Models via $\mathbf{\texttt{D}}$ual-$\mathbf{\texttt{H}}$ead $\mathbf{\texttt{O}}$ptimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07675v1
• Date: Mon, 12 May 2025 15:39:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.460411
• Title: Simple Semi-supervised Knowledge Distillation from Vision-Language Models via $\mathbf{\texttt{D}}$ual-$\mathbf{\texttt{H}}$ead $\mathbf{\texttt{O}}$ptimization
• Title（参考訳）: $\mathbf{\textt{D}}$ual-$\mathbf{\textt{H}}$ead $\mathbf{\textt{O}}$ptimizationによる視覚言語モデルからの簡易半教師付き知識蒸留
• Authors: Seongjae Kang, Dong Bok Lee, Hyungjoon Jang, Sung Ju Hwang,
• Abstract要約: VLM(Vision-Constrained Model)は、ラベル付きデータが最小限に抑えられたリッチテキスト情報を活用することで、様々なタスクで顕著な成功を収めた。 知識蒸留(KD)は、この問題に対して確立された解決策を提供するが、近年のVLMからのKDアプローチでは、多段階のトレーニングや追加のチューニングがしばしば行われている。 本稿では,VLMの知識を,半言語設定でコンパクトなタスク固有モデルに伝達する,シンプルで効果的なKDフレームワークであるmathbftextttDHO$を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.2338910653152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) have achieved remarkable success across diverse tasks by leveraging rich textual information with minimal labeled data. However, deploying such large models remains challenging, particularly in resource-constrained environments. Knowledge distillation (KD) offers a well-established solution to this problem; however, recent KD approaches from VLMs often involve multi-stage training or additional tuning, increasing computational overhead and optimization complexity. In this paper, we propose $\mathbf{\texttt{D}}$ual-$\mathbf{\texttt{H}}$ead $\mathbf{\texttt{O}}$ptimization ($\mathbf{\texttt{DHO}}$) -- a simple yet effective KD framework that transfers knowledge from VLMs to compact, task-specific models in semi-supervised settings. Specifically, we introduce dual prediction heads that independently learn from labeled data and teacher predictions, and propose to linearly combine their outputs during inference. We observe that $\texttt{DHO}$ mitigates gradient conflicts between supervised and distillation signals, enabling more effective feature learning than single-head KD baselines. As a result, extensive experiments show that $\texttt{DHO}$ consistently outperforms baselines across multiple domains and fine-grained datasets. Notably, on ImageNet, it achieves state-of-the-art performance, improving accuracy by 3% and 0.1% with 1% and 10% labeled data, respectively, while using fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル (VLM) は、ラベル付き最小限のデータでリッチテキスト情報を活用することで、様々なタスクで顕著な成功を収めた。 しかし、特に資源制約のある環境では、そのような大規模なモデルをデプロイすることは困難である。 知識蒸留(KD)は、この問題に対して確立された解決策を提供するが、近年のVLMからのKDアプローチでは、多段階のトレーニングや追加のチューニング、計算オーバーヘッドの増加、最適化の複雑さが伴うことが多い。 本稿では,VLMからの知識をコンパクトなタスク固有モデルに半教師付き設定で伝達する,シンプルで効果的なKDフレームワークである $\mathbf{\textt{D}}$ual-$\mathbf{\textt{H}}$ead $\mathbf{\textt{O}}$ptimization(\mathbf{\textt{DHO}}$)を提案する。 具体的には、ラベル付きデータと教師予測から独立して学習する二重予測ヘッドを導入し、推論中に出力を線形に組み合わせることを提案する。 我々は, 教師付き信号と蒸留信号の勾配競合を緩和する$\texttt{DHO}$が, シングルヘッドKDベースラインよりも効果的な特徴学習を可能にすることを観察した。 その結果、$\texttt{DHO}$は複数のドメインときめ細かいデータセットで一貫してベースラインを上回ります。 特にImageNetでは、最先端のパフォーマンスを実現し、1%と10%のラベル付きデータで精度を3%と0.1%向上し、パラメータが少なくなった。

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