신뢰성에 대한 고려를 포함한 Pair 중요성 distillation
arXiv:2609.05481v1 발표 유형: 새로운 abstract 예시 간 관계 학습은 교사 의 표현 공간을 예시 간의 관계를 매칭하여 미니 배치 내에서 전달합니다. 모든 Pair를 계산하는 것은 배치 크기에 대해 이차 복잡도를 가지며, 균일 Subsampling은 효율적으로 Relation Budget를 사용하지 못할 수 있습니다. 우리는 신뢰성 aware Pair Importance Distillation, 또는 RAPID를 소개합니다. 이는 신뢰성 게이트된 관계 목표와 완전한 지원 적응 Pair 제안을 분리합니다. 신뢰성은 교사 관계를 강조하는지 여부를 결정하며, 계산된 교사 엔트로피와 분리된 학생 교사 잔차는 관계를 평가하는지 여부를 결정합니다. 정확한 역제안 수정은 게이트된 미니 배치 목표와 관련하여 손실 및 기울기 추정자의 조건부 무편향성을 만듭니다. RAPID는 두 가지 텍스트 분류 설정에서 평가됩니다: AG News는 BERT-to-DistilBERT distillation을 사용하여 세 Pair된 씨앗과 Relation Budget 256, SST-2는 DistilBERT to DistilBERT distillation을 사용하여 세 Pair된 씨앗과 Relation Budget 64. 신뢰성 게이트된 관계 학습은 두 데이터셋에서 가장 높은 평균 학생 정확도를 달성했습니다: AG News는 94.285 ± 0.054%, SST-2는 88.800 ± 0.532%. RAPID는 두 번째로, 94.241 ± 0.025%와 88.685 ± 0.462%를 달성했습니다. 교차 엔트로피 기준선은 94.154 ± 0.124%와 87.271 ± 0.162%를 달성했습니다. 기본 평가와 동일한 총 Relation Budget에 속하는 Pilot 평가도 수행됩니다. 두 설정 모두에서 게이트된 목표는 가장 높은 평균 정확도를 달성하며, 적응 제안은 씨앗 수준 변동 내에 있습니다. 이러한 결과는 가독성 있는 설계 차원으로 목표 신뢰성과 평가 우선 순위가 분리될 수 있음을 지원합니다.
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