Wasserstein-Based Feature Map Knowledge Transfer to Improve the Performance of Small Deep Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
The Convolution Neural Network (CNN) is a class of Deep Neural Networks, specifically used for computer vision applications. The CNN architecture consists of several hidden layers. This hidden layer information, which is referred to as a feature map, contains rich spatial and semantic information about the input data. A few techniques like Knowledge Distillation, Deep Mutual Learning, and Adversarial Deep Mutual Learning have been introduced to transfer the knowledge of a large DNN to a smaller DNN for improving its prediction accuracy. However, the existing methods do not effectively use feature maps as a source of information that can be exploited to improve the performance of the small DNN. We propose an adversarial learning-based approach that consists of a simple generator and discriminator network for transferring feature map information from a large pre-trained DNN to a smaller DNN using the Wasserstein metric. Our approach helps the smaller DNNs generate feature maps similar to a large pre-trained DNN, thereby improving the accuracy and generalization ability. Our experiments show that a variety of small DNN networks benefit from the proposed approach and achieve compelling results on the CIFAR-100 and CIFAR-10 benchmark datasets. Moreover, experimental results on the MobileNet architecture illustrate that the proposed approach is particularly effective for relatively small DNN networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».