Knowledge Distillation Under Ideal Joint Classifier Assumption

要約

知識の蒸留は、実質的なニューラル ネットワークをよりコンパクトで効率的な対応物に凝縮するための強力な方法論を構成します。
この文脈の中で、ソフトマックス回帰表現学習は広く受け入れられているアプローチとして機能し、事前に確立された教師ネットワークを活用して、小柄な生徒ネットワークの学習プロセスをガイドします。
注目すべきことに、ソフトマックス回帰表現学習の有効性について広範な調査が行われているにもかかわらず、知識伝達メカニズムを支配する複雑な基礎は依然として不十分に解明されている。
この研究は、一般的な知識蒸留技術の明確かつ徹底的な理解を提供するだけでなく、前向き調査のための理論的基礎を確立する包括的なパラダイムである「理想的統合分類子知識蒸留」(IJCKD) フレームワークを導入します。
この調査では、ドメイン適応理論から導かれた数学的方法論を使用して、教師ネットワークに依存する生徒ネットワークの誤差境界の包括的な検査を実施します。
その結果、私たちのフレームワークは教師と生徒のネットワーク間の効率的な知識の伝達を促進し、それによって多様なアプリケーションに対応します。

要約(オリジナル)

Knowledge distillation constitutes a potent methodology for condensing substantial neural networks into more compact and efficient counterparts. Within this context, softmax regression representation learning serves as a widely embraced approach, leveraging a pre-established teacher network to guide the learning process of a diminutive student network. Notably, despite the extensive inquiry into the efficacy of softmax regression representation learning, the intricate underpinnings governing the knowledge transfer mechanism remain inadequately elucidated. This study introduces the ‘Ideal Joint Classifier Knowledge Distillation’ (IJCKD) framework, an overarching paradigm that not only furnishes a lucid and exhaustive comprehension of prevailing knowledge distillation techniques but also establishes a theoretical underpinning for prospective investigations. Employing mathematical methodologies derived from domain adaptation theory, this investigation conducts a comprehensive examination of the error boundary of the student network contingent upon the teacher network. Consequently, our framework facilitates efficient knowledge transference between teacher and student networks, thereby accommodating a diverse spectrum of applications.

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