Probabilistic knowledge transfer in vision transformers
Creators: name: Μπουντούρης, Ιωάννης Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Βαθιά Μάθηση
Μετασχηματιστές
Μεταφορά Γνώσης
Deep Learning
Transformers
Knowledge Transfer

description: Knowledge distillation has emerged as a powerful technique for model compression and transfer learning across various domains of machine learning. In this paper, we use an innovative approach called Probabilistic Knowledge Transfer (PKT) to tackle the intricate challenge of efficient knowledge distillation within the context of visual transformers. Unlike conventional methodologies that often focus solely on knowledge extraction from the final layers of a model, in our work PKT is used for extending knowledge transfer across all layers of the model. PKT leverages the principles of probabilistic modeling, joint probability density estimation, and conditional probability distribution to precisely capture the intricate underlying geometry of data representations. This unique probabilistic framework enables the transfer of knowledge not only from certain predictions but also from uncertainty, enhancing the robustness of predictions. By applying PKT, we achieve enhanced model compression, more informed and resilient predictions, and an overall boost in performance. This paper provides a comprehensive exploration of the PKT framework, its seamless integration within transformer architectures, and an extensive evaluation conducted on prominent datasets such as CIFAR-10 and Tiny-Imagenet. The experimental results reveal significant advancements in model compression, the efficacy of knowledge transfer, and the overall performance of the model. By bridging the gap between cutting-edge research and practical deployment, our innovative Probabilistic Knowledge Transfer approach has the potential to reshape the landscape of model optimization and knowledge distillation. In summary, our introduced approach, Probabilistic Knowledge Transfer, enhance the research in the domain of knowledge distillation by embracing a holistic layer-level transfer strategy and leveraging a novel probabilistic framework. The extensive experimental evaluation underscores its effectiveness in enhancing model compression and knowledge transfer, positioning it as a promising avenue for optimizing models and driving the practical implementation of advanced research in various domains.
description: Η μεταφορά γνώσης έχει αναδειχθεί ως μια ισχυρή τεχνική για τη συμπίεση μοντέλων και τη μεταφορά μάθησης σε διάφορους τομείς της μηχανικής μάθησης. Σε αυτήν την εργασία, χρησιμοποιούμε μια καινοτόμα προσέγγιση που ονομάζεται Πιθανοτική Μεταφορά Γνώσης (Probabilistic Knowledge Transfer - PKT) για να αντιμετωπίσουμε το πρόβλημα της αποτελεσματικής μεταφοράς γνώσης στο πεδίο των “Visual Transformers”. Σε αντίθεση με τις συμβατικές μεθοδολογίες που συχνά επικεντρώνονται μόνο στην μεταφορά γνώσης από τα τελικά στρώματα ενός μοντέλου, στην εργασία μας η PKT μεθοδολογία χρησιμοποιείται για να πραγματοποιηθεί μεταφοράς γνώσης σε όλα τα επίπεδα του μοντέλου. Η PKT εκμεταλλεύεται τις αρχές της πιθανοτικής μοντελοποίησης, της κοινής πυκνότητας πιθανοτήτων και της πιθανοτικής κατανομής για να αποτυπώσει ακριβώς την πολύπλοκη γεωμετρία των δεδομένων στο χώρο. Η συγκεκριμένη τεχνική επιτρέπει τη μεταφορά γνώσης όχι μόνο από σωστές προβλέψεις του μοντέλου, αλλά και από την αβεβαιότητα που υπάρχει σε ορισμένες περιπτώσεις, βελτιώνοντας τα αποτελέσματα του μοντέλου-μαθητή. Εφαρμόζοντας τη PKT, επιτυγχάνουμε βελτιωμένη συμπίεση μοντέλων, πιο σωστές προβλέψεις και συνολική βελτίωση της απόδοσης. Στη συγκεκριμένη εργασία γίνεται αναλυτική περιγραφή της μεθοδολογίας PKT, αναλύεται ο τρόπος ενσωμάτωσης της στην αρχιτεκτονική των “Vsual Transformes” και τέλος πραγματοποιείται εκτενής αξιολόγηση σε δύο σύνολα δεδομένων. Συγκεκριμένα η αξιολόγηση έγινε στα μοντέλα CIFAR-10 και Tiny-Imagenet. Τα αποτελέσματα των πειραμάτων αποκαλύπτουν σημαντική πρόοδο στη συμπίεση μοντέλων, στην αποτελεσματικότητα της μεταφοράς γνώσης και στη συνολική απόδοση του μοντέλου. Βάση των αποτελεσμάτων, η καινοτόμα προσέγγιση της Πιθανοτικής Μεταφοράς Γνώσης έχει το δυναμικό να αλλάξει το τοπίο της βελτιστοποίησης μοντέλων και της μεταφοράς γνώσης σε διάφορους τομείς. Συνοψίζοντας, η Πιθανοτική Μεταφορά Γνώσης, ενισχύει την έρευνα στον τομέα της μεταφοράς γνώσης, υιοθετώντας μια ολιστική στρατηγική μεταφοράς στο επίπεδο των στρωμάτων ενός “Transformer” και εκμεταλλευόμενη ένα καινοτόμο πιθανοτικό πλαίσιο. Η εκτενής πειραματική αξιολόγηση υπογραμμίζει την αποτελεσματικότητά της στη συμπίεση των μοντέλων και τη μεταφοράς γνώσης ενώ παράλληλα τη καθιστά ως μια ελπιδοφόρα προοπτική για τη βελτιστοποίηση των μοντέλων.