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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
8ページ |
■発行日
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2019/12/01 |
| ■タイトル |
自己蒸留によるDNNの蒸留の効率化 |
| ■タイトル(英語) |
Efficient Learning for Distillation of DNN by Self Distillation |
| ■著者名 |
高木 純平（(株) セック），服部 元信（山梨大学 大学院総合研究部） |
| ■著者名(英語) |
Jumpei Takagi (Systems Engineering Consultants Co., LTD.), Motonobu Hattori (Faculty of Interdisciplinary Research, University of Yamanashi) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.139 No.12 （2019） 特集：電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会
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| ■本誌掲載ページ |
1509-1516ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/139/12/139_1509/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
知識蒸留，深層学習，画像分類 knowledge distillation，deep learning，image classification |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
Knowledge distillation is a method to create a superior student by using knowledge obtained from a trained teacher neural network. Recent studies have shown that much superior students can be obtained by distilling the trained student further as a teacher. Distilling the knowledge through multiple generations, however, takes a long time for learning. In this paper, we propose a Self Distillation(SD) method which can reduce both the number of generations and learning time for knowledge distillation. In SD, the most accurate network is obtained during intra-generation learning, and it is used as a teacher of intra-generational distillation. Our experiments for image classification task demonstrate that the proposed SD acquires high accuracy with fewer generations and less learning time than the conventional method. |
| ■版 型 |
A4 |
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