Pourquoi est-il important de rechercher des couches similaires dans l'enseignant et l'étudiant lors de la distillation?

Lors de la distillation de modèles, il est important de rechercher des couches similaires dans le professeur et l'étudiant afin de transférer efficacement la connaissance d'un modèle plus grand et plus complexe (le professeur) à un modèle plus compact (l'étudiant). La correspondance de couches similaires permet à l'étudiant d'apprendre à partir des représentations intermédiaires formées par le professeur, et non seulement des sorties finales. Cela aide l'étudiant à mieux reproduire le comportement du professeur, améliorant la qualité et la capacité de généralisation du modèle avec moins de ressources.

Par exemple, si le professeur et l'étudiant ont des couches convolutionnelles avec des fonctions similaires, on peut obliger l'étudiant à minimiser la différence dans les activations de ces couches, ce qui favorise un transfert de connaissances plus profond que la simple copie des logits de sortie.

Ainsi, la recherche de couches similaires aide à:

• Aligner les représentations internes des modèles
• Améliorer l'efficacité de l'apprentissage de l'étudiant
• Réduire la perte d'information lors de la distillation

Ceci est particulièrement important lorsque les architectures du professeur et de l'étudiant diffèrent, et qu'il faut trouver des points de contact pour le transfert de connaissances.