Dark Knowledge(어둠의 지식)란 무엇입니까?
Dark Knowledge 어둠의 지식 - This study expands the discussion of the challenges that Reddit, as information commons, encounters in governing the flow of dark knowledge. [1] This method is not affected by the backbone network structure, and can directly extract the feature information of the network, so that the model can learn the dark knowledge in the teacher network more quickly. [2] We also have conducted an expensive ablation study to demonstrate that our approach mitigates overconfident predictions on dark knowledge and generates more consistent predictions in input variations of the same data point. [3] We show that performance is correlated with secondary class information (dark knowledge) learned by the model and it can be improved by an appropriate regularizer. [4] Co-distillation, as an online variant of distillation, further accelerates the training process and paves a new way to explore the “dark knowledge” by training n models in parallel. [5] The original network of the pruned network was used as the teacher network, aiming to transfer the dark knowledge from the original network to the pruned sub-network. [6] Through experiments, the use of dark knowledge can effectively enhance the learning of other types of knowledge. [7] One is to adopt transfer learning to leverage information from other domains; the other is to distill the “dark knowledge” from a large teacher model to small student models. [8] Purpose This paper aims to assert that knowledge of organisational weaknesses, vulnerabilities and compromise points (here termed “dark knowledge”), is just as critical to organisational integrity and hence, must also be managed in a conventional knowledge management sense. [9] Hence, the proposed knowledge distillation approach is capable of distilling the ordinal knowledge from the ranking model and the dark knowledge from the multiclass classification model into a compact student, which facilitates the implementation of facial age estimation on platforms with limited memory and computation resources, such as mobile and embedded devices. [10] The success of knowledge distillation is mainly attributed to its training objective function, which exploits the soft-target information (also known as “dark knowledge”) besides the given regular hard labels in a training set. [11] The improvement of the performance of the local model benefits from the effect of knowledge distillation, which can guide the improvement of the global model by transferring “dark knowledge” between heterogeneous networks. [12] To address this issue, we introduce a novel teacher-to-student knowledge-transfer scheme based on rank matching, in which the reciprocal-rank vector output by an off-the-shelf state-of-the-art teacher self-localization model is used as the dark knowledge to transfer. [13] Herein, we propose the use of a reciprocal rank feature, derived from the field of transfer learning, as dark knowledge for transfer. [14] Finally, the joint of Self-Supervision and Knowledge Distillation (SSKD) is exploited to train an efficient deep model, which can learn more dark knowledge from the trained teacher network. [15] Motivated by resource-limited scenarios, knowledge distillation (KD) has received growing attention, effectively and quickly producing lightweight yet high-performance student models by transferring the dark knowledge from large teacher models. [16] However, few studies focus on the distillation of "dark knowledge" can be found in teacher model but hard to be expressed directly, which is very important because the training data used to train the teacher model are not always visible to the student model. [17] Standard distillation relies on ''dark knowledge'' for successful knowledge transfer. [18]이 연구는 정보 공유자로서 Reddit이 암흑 지식의 흐름을 통제하는 데 직면하는 문제에 대한 논의를 확장합니다. [1] 이 방법은 백본 네트워크 구조의 영향을 받지 않으며 네트워크의 기능 정보를 직접 추출할 수 있으므로 모델이 교사 네트워크의 어두운 지식을 더 빨리 학습할 수 있습니다. [2] 우리는 또한 우리의 접근 방식이 어두운 지식에 대한 과신 예측을 완화하고 동일한 데이터 포인트의 입력 변동에서 보다 일관된 예측을 생성한다는 것을 입증하기 위해 값비싼 절제 연구를 수행했습니다. [3] 우리는 성능이 모델에 의해 학습된 이차 클래스 정보(암흑 지식)와 상관 관계가 있으며 적절한 정규화 장치에 의해 향상될 수 있음을 보여줍니다. [4] 동시 증류는 증류의 온라인 변형으로서 훈련 프로세스를 더욱 가속화하고 n개의 모델을 병렬로 훈련하여 "암흑 지식"을 탐색하는 새로운 방법을 제시합니다. [5] 제거된 네트워크의 원래 네트워크는 원래 네트워크에서 제거된 하위 네트워크로 어두운 지식을 전달하는 것을 목표로 하는 교사 네트워크로 사용되었습니다. [6] 실험을 통해 어두운 지식을 사용하면 다른 유형의 지식에 대한 학습을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. [7] 하나는 전이 학습을 채택하여 다른 영역의 정보를 활용하는 것입니다. 다른 하나는 큰 교사 모델에서 작은 학생 모델로 "암흑 지식"을 증류하는 것입니다. [8] 목적 이 백서는 조직의 약점, 취약성 및 타협점에 대한 지식(여기서 "다크 지식"이라고 함)이 조직의 무결성에 중요하므로 기존 지식 관리 의미에서도 관리되어야 함을 주장하는 것을 목표로 합니다. [9] 따라서 제안된 지식 증류 접근 방식은 순위 모델의 순서 지식과 다중 클래스 분류 모델의 어두운 지식을 컴팩트 학생으로 증류할 수 있으며, 이는 메모리와 계산 리소스가 제한된 플랫폼에서 얼굴 나이 추정의 구현을 용이하게 합니다. 모바일 및 임베디드 장치로. [10] 지식 증류의 성공은 주로 훈련 세트에서 주어진 일반 하드 레이블 외에 소프트 타겟 정보("암흑 지식"이라고도 함)를 활용하는 훈련 목적 함수에 기인합니다. [11] 로컬 모델의 성능 향상은 지식 증류의 효과로부터 이익을 얻습니다. 이는 이기종 네트워크 간에 "암흑 지식"을 전송하여 글로벌 모델의 개선을 안내할 수 있습니다. [12] 이 문제를 해결하기 위해 우리는 등급 매칭을 기반으로 하는 새로운 교사-학생 지식 전달 방식을 도입합니다. 전달하는 암흑 지식으로 사용됩니다. [13] 여기서는 전이 학습 분야에서 파생된 상호 순위 특성을 전이를 위한 다크 지식으로 사용하는 것을 제안합니다. [14] 마지막으로 SSKD(Self-Supervision and Knowledge Distillation)의 조인트를 활용하여 효율적인 심층 모델을 학습하고, 학습된 교사 네트워크에서 더 많은 어두운 지식을 학습할 수 있습니다. [15] 자원이 제한된 시나리오에서 동기를 부여받은 지식 증류(KD)는 큰 교사 모델에서 어두운 지식을 전송하여 가벼우면서도 고성능의 학생 모델을 효과적이고 신속하게 생성하여 점점 더 주목을 받고 있습니다. [16] 그러나 교사 모델에서 찾을 수 있는 "암흑 지식"의 증류에 초점을 맞춘 연구는 거의 없지만 직접적으로 표현하기는 어렵습니다. 이는 교사 모델을 훈련하는 데 사용되는 훈련 데이터가 항상 학생 모델에서 볼 수 있는 것은 아니기 때문에 매우 중요합니다. [17] 표준 증류는 성공적인 지식 이전을 위해 '암흑 지식'에 의존합니다. [18]