著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
モデルの蒸留は、複雑で大きなモデルを小さなモデルに圧縮するプロセスです。従来のモデル圧縮方法では、モデルの一部の特性や詳細が失われ、最終的な小さなモデルの結果が不十分になります。モデルを蒸留するとこれらの詳細を保存できるため、最終モデルのパフォーマンスが向上します。蒸留方法はソフトモデル蒸留、ハードモデル蒸留、ジョイント蒸留の3種類に分けられます。
ソフト モデルの蒸留: 損失関数の最適化を通じて、サブモデルをメイン モデルの出力に適合させることができます。つまり、サブモデルは損失関数の点でターゲット関数に可能な限り近く、ターゲット関数の損失をある程度削減する必要があります。実際には、通常、KL 発散が目的関数として使用され、この 2 つの間の距離が小さいほど、サブモデルによって学習される知識がより正確になります。ただし、異なる層の損失関数には相関関係があるため、異なる層の損失関数をどのように累積して最適化するかを検討する必要があります。
ハード モデルの蒸留: 損失関数だけに依存するのではなく、ネットワーク構造を変更することでメイン モデルの能力を強化します。たとえば、より狭いニューラル ネットワーク モデルを使用して、現在のネットワーク構造を置き換えます。ソフト モデルの蒸留に必要なネットワークの精度を変更しないようにするために、蒸留されたネットワーク構造をメイン モデルの入力として使用し、それをより小さなモデルに圧縮することもできます。
結合蒸留: ソフト モデルの蒸留とハード モデルの蒸留は両方とも別々の蒸留タスクに属します。ただし、タスクの 2 つのモデルを一緒に学習する必要がある場合は、共同抽出が必要になります。結合蒸留の基本的な考え方は、2 つのサブモデルをトレーニングすることです。1 つは大規模モデルのグローバル情報を取得するため、もう 1 つは大規模モデルのローカル情報を取得するためです。後者は、トレーニング データの分布特性をよりよく説明します。これを達成するには、ラプラス分布を使用するなど、2 つのモデル間に制約を導入できます。
全体として、モデルの蒸留は、パフォーマンスと効率のバランスをとることができる効果的な転移学習方法です。蒸留法を使用すると、元のモデルの全体的なパフォーマンスを維持しながら、モデルを特定のタスク要件に適合した少量のモデルに圧縮できます。同時に、モデルの蒸留は、十分なトレーニング データの欠如によって引き起こされる多くの制限も解決できます。さらに、蒸留ベースの事前トレーニング モデルは、一般化を改善し、モデルを強化するのに役立ちます。