cf.
https://pytorch.org/tutorials/beginner/knowledge_distillation_tutorial.html
Deep Learning 蒸留（Knowledge Distillation）概要
概要
Deep Learning の蒸留（Knowledge Distillation）は、大規模で複雑なモデル（教師モデル）から、より小型で軽量なモデル（生徒モデル）へ知識を伝達する手法です。教師モデルの持つ知識を生徒モデルに効率的に学習させることで、生徒モデルの性能を向上させ、計算コストやメモリ使用量を削減することができます。
特徴
- 知識の伝達: 教師モデルの持つ知識（確率分布や特徴表現など）を生徒モデルに伝達します。
- モデルの軽量化: 生徒モデルは教師モデルよりも小型であるため、計算コストやメモリ使用量を削減できます。
- 性能向上: 蒸留によって、生徒モデルは教師モデルに近い性能を発揮することができます。
分類
- オフライン蒸留: 教師モデルと生徒モデルを別々に学習させる方法です。
- オンライン蒸留: 教師モデルと生徒モデルを同時に学習させる方法です。
上位概念・下位概念
- 上位概念: モデル圧縮、知識転送
- 下位概念: データ蒸留、特徴蒸留
メリット
- 計算コストの削減: モデルが小型になるため、推論時の計算コストを削減できます。
- メモリ使用量の削減: モデルが小型になるため、メモリ使用量を削減できます。
- 性能向上: 蒸留によって、生徒モデルの性能を向上させることができます。
デメリット
- 学習データの準備: 教師モデルの学習データが必要になります。
- 学習時間の増加: 蒸留には追加の学習ステップが必要になる場合があります。
既存技術との比較
- 既存のモデル圧縮手法: 蒸留は、プルーニングや量子化などの既存のモデル圧縮手法と組み合わせることで、より効果的なモデル軽量化を実現できます。
競合技術
- AutoML: AutoML は、自動的に最適なモデルを探索する技術であり、蒸留の代替となる可能性があります。
導入ポイント
- 教師モデルの選定: 生徒モデルの目標性能に合わせて適切な教師モデルを選定します。
- 蒸留手法の選択: オフライン蒸留とオンライン蒸留のどちらが適切かを選択します。
- ハイパーパラメータの調整: 蒸留の効果を最大化するために、ハイパーパラメータを適切に調整します。
注意点
- 過学習: 生徒モデルが教師モデルに過学習しないように注意が必要です。
- 知識の損失: 教師モデルの知識が完全に生徒モデルに伝達されない可能性があります。
今後
- 蒸留手法の高度化: より効率的で効果的な蒸留手法の開発が期待されます。
- 応用分野の拡大: 画像認識、自然言語処理など、様々な分野での応用が期待されます。
関連キーワード
- モデル圧縮
- 知識転送
- 教師モデル
- 生徒モデル
