論文の概要: Integrating Knowledge Distillation Methods: A Sequential Multi-Stage Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15657v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 05:13:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-23 21:37:20.49895
• Title: Integrating Knowledge Distillation Methods: A Sequential Multi-Stage Framework
• Title（参考訳）: 知識蒸留手法の統合:逐次多段階フレームワーク
• Authors: Yinxi Tian, Changwu Huang, Ke Tang, Xin Yao,
• Abstract要約: 異種KD手法を逐次統合するフレキシブルフレームワークであるSMSKD(Sequential Multi Stage Knowledge Distillation)を提案する。 各段階において、学生は特定の蒸留法で訓練され、前の段階からの凍結参照モデルは、忘れることを学ぶための知識をアンカーする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.843982061024516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge distillation (KD) transfers knowledge from large teacher models to compact student models, enabling efficient deployment on resource constrained devices. While diverse KD methods, including response based, feature based, and relation based approaches, capture different aspects of teacher knowledge, integrating multiple methods or knowledge sources is promising but often hampered by complex implementation, inflexible combinations, and catastrophic forgetting, which limits practical effectiveness. This work proposes SMSKD (Sequential Multi Stage Knowledge Distillation), a flexible framework that sequentially integrates heterogeneous KD methods. At each stage, the student is trained with a specific distillation method, while a frozen reference model from the previous stage anchors learned knowledge to mitigate forgetting. In addition, we introduce an adaptive weighting mechanism based on the teacher true class probability (TCP) that dynamically adjusts the reference loss per sample to balance knowledge retention and integration. By design, SMSKD supports arbitrary method combinations and stage counts with negligible computational overhead. Extensive experiments show that SMSKD consistently improves student accuracy across diverse teacher student architectures and method combinations, outperforming existing baselines. Ablation studies confirm that stage wise distillation and reference model supervision are primary contributors to performance gains, with TCP based adaptive weighting providing complementary benefits. Overall, SMSKD is a practical and resource efficient solution for integrating heterogeneous KD methods.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、大きな教師モデルからコンパクトな学生モデルに知識を伝達し、リソース制約されたデバイスへの効率的な展開を可能にする。 多様なKD手法(応答ベース、特徴ベース、関係ベースアプローチ)は教師の知識の異なる側面を捉えるが、複数の手法や知識ソースを統合することは有望であるが、複雑な実装、柔軟性のない組み合わせ、破滅的な忘れ込みによってしばしば妨げられ、実用的効果が制限される。 異種KD手法を逐次統合するフレキシブルフレームワークであるSMSKD(Sequential Multi Stage Knowledge Distillation)を提案する。 各段階において、学生は特定の蒸留法で訓練され、前の段階からの凍結参照モデルは、忘れを軽減するための知識を学習する。 さらに,教師の真のクラス確率(TCP)に基づく適応重み付け機構を導入し,知識保持と統合のバランスをとるために,サンプルごとの参照損失を動的に調整する。 設計上、SMSKDは任意のメソッドの組み合わせとステージカウントをサポートし、計算オーバーヘッドは無視できる。 大規模な実験により、SMSKDは様々な教師の学生アーキテクチャとメソッドの組み合わせで生徒の精度を一貫して改善し、既存のベースラインを上回ります。 アブレーション研究は、ステージワイズ蒸留と参照モデル監督が、TCPベースの適応重み付けが相補的な利点をもたらすため、パフォーマンス向上の主要な貢献者であることを確認した。 全体として、SMSKDは異種KDメソッドを統合するための実用的で資源効率の良いソリューションである。

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