Annealing Knowledge Distillation
Notice bibliographique
Résumé
Significant memory and computational requirements of large deep neural networks restrict their application on edge devices.Knowledge distillation (KD) is a prominent model compression technique for deep neural networks in which the knowledge of a trained large teacher model is transferred to a smaller student model.The success of knowledge distillation is mainly attributed to its training objective function, which exploits the softtarget information (also known as "dark knowledge") besides the given regular hard labels in a training set.However, it is shown in the literature that the larger the gap between the teacher and the student networks, the more difficult is their training using knowledge distillation.To address this shortcoming, we propose an improved knowledge distillation method (called Annealing-KD) by feeding the rich information provided by the teacher's softtargets incrementally and more efficiently.Our Annealing-KD technique is based on a gradual transition over annealed soft-targets generated by the teacher at different temperatures in an iterative process, and therefore, the student is trained to follow the annealed teacher output in a step-by-step manner.This paper includes theoretical and empirical evidence as well as practical experiments to support the effectiveness of our Annealing-KD method.We did a comprehensive set of experiments on different tasks such as image classification (CIFAR-10 and 100) and NLP language inference with BERT-based models on the GLUE benchmark and consistently got superior results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».