論文の概要: PCoreSet: Effective Active Learning through Knowledge Distillation from Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00910v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 08:54:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.785206
• Title: PCoreSet: Effective Active Learning through Knowledge Distillation from Vision-Language Models
• Title（参考訳）: PCoreSet:視覚言語モデルからの知識蒸留による効果的なアクティブラーニング
• Authors: Seongjae Kang, Dong Bok Lee, Hyungjoon Jang, Dongseop Kim, Sung Ju Hwang,
• Abstract要約: 本稿では,能動学習と知識蒸留を統合したフレームワークであるActiveKDを紹介する。 特徴空間よりも確率空間のカバレッジを最大化する選択戦略であるPCoreSetを提案する。 PCoreSetはActiveKDフレームワーク内の既存の選択メソッドよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.61443903356605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation (KD) is a widely used framework for training compact, task-specific models by leveraging the knowledge of teacher models. However, its application to active learning (AL), which aims to minimize annotation costs through iterative sample selection, remains underexplored. This gap stems from the fact that KD typically assumes access to sufficient labeled data, whereas AL operates in data-scarce scenarios where task-specific teacher models are often unavailable. In this paper, we introduce ActiveKD, a framework that integrates AL with KD by leveraging the zero- and few-shot capabilities of large vision-language models (VLMs). A key aspect of ActiveKD is the structured prediction bias of VLMs -- i.e., their predictions form clusters in the probability space. We regard this structure as an inductive bias of the teacher model, capturing generalizable output patterns beneficial to student learning. To exploit this bias, we propose Probabilistic CoreSet (PCoreSet), a selection strategy that maximizes coverage in the probability space rather than the feature space. PCoreSet strategically selects categorically diverse unlabeled samples, facilitating more efficient transfer of teacher knowledge under limited annotation budgets. Evaluations on 11 datasets show that PCoreSet consistently outperforms existing selection methods within the ActiveKD framework, advancing research at the intersection of AL and KD.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、教師モデルの知識を活用することで、コンパクトでタスク固有のモデルを訓練するための広く使われているフレームワークである。 しかし, 反復的サンプル選択によるアノテーションコストの最小化を目的とした能動学習(AL)への適用は未検討である。 このギャップは、一般的にKDが十分なラベル付きデータへのアクセスを前提としているのに対して、ALはタスク固有の教師モデルがしばしば利用できないデータ共有シナリオで動作しているという事実に起因している。 本稿では,大規模な視覚言語モデル(VLM)のゼロショット機能を活用することで,ALとKDを統合するフレームワークであるActiveKDを紹介する。 ActiveKDの重要な側面は、VLMの構造的予測バイアスである。 この構造を教師モデルの帰納バイアスとみなし、学生の学習に有用な一般化可能な出力パターンを抽出する。 このバイアスを利用するために,特徴空間ではなく,確率空間のカバレッジを最大化する選択戦略であるPCoreSet(Probabilistic CoreSet)を提案する。 PCoreSetは、分類学的に多様な未ラベルのサンプルを戦略的に選択し、限られたアノテーション予算の下でより効率的な教師の知識の伝達を容易にする。 11データセットの評価によると、PCoreSetはActiveKDフレームワーク内の既存の選択メソッドを一貫して上回り、ALとKDの交差点での研究を進めている。

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