Grunnleggende konsepter
学生の学習を向上させるために、周波数ドメインを活用した知識蒸留の重要性を強調します。
Sammendrag
知識蒸留は、複雑な教師モデルから知識を抽出して軽量な学生モデルを学習する魅力的なアプローチです。本研究では、周波数ドメインで動作する周波数注意モジュールを導入し、学生の特徴が教師の特徴と類似したパターンを持つように促すことで、学生の詳細および高次情報の捉え方を改善します。この新しいアプローチは、画像分類や物体検出などのさまざまなタスクで他の知識蒸留手法よりも優れた結果を示しています。
Statistikk
本研究では、ResNet110およびResNet32が教師および学生として使用されました。
CIFAR-100データセットで実験が行われました。
FAM-KDにHPF(High Pass Filter)が含まれている場合、性能が0.63%向上しました。
Sitater
"Knowledge distillation is an attractive approach for learning compact deep neural networks."
"Inspired by the benefits of the frequency domain, we propose a novel module that functions as an attention mechanism in the frequency domain."
"Our method outperforms other knowledge distillation methods for classification on CIFAR-100 and ImageNet datasets and object detection on MS COCO dataset."