AME: Aligned Manifold Entropy for Robust Vision-Language Distillation

📄 arXiv: 2508.08644v1 📥 PDF

作者: Guiming Cao, Yuming Ou

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-12

💡 一句话要点

提出AME以解决视觉-语言蒸馏中的不确定性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 知识蒸馏 视觉-语言模型 多模态学习 熵最小化 流形学习 模型泛化 低数据环境 跨模态特征

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言知识蒸馏方法在面对模糊样本时，往往需要大量特定任务的数据，难以在真实场景中应用。
  2. 本文提出的AME方法通过熵最小化在共享流形上实现跨模态特征的压缩，增强了知识蒸馏的稳健性。
  3. 实验结果显示，AME在多种蒸馏架构中均能显著提升泛化性能，证明了其有效性和适用性。

📝 摘要（中文）

知识蒸馏是一种长期存在的知识转移技术，近年来在大型视觉-语言模型（VLMs）中重新受到关注。然而，视觉-语言知识蒸馏通常需要足够的训练数据，以在具有模糊或边界相邻表示的样本上实现稳健的泛化，这些样本通常伴随高预测不确定性。为了解决这一挑战，本文提出了对齐流形熵（AME），旨在在真实世界条件下实现稳健的泛化。AME通过对重新配置的共享流形进行熵最小化，将多模态数据（如图像和文本）通过一对投影函数连接，从而促进跨模态特征表示的结构压缩。这使得在低数据环境下实现稳健的知识蒸馏成为可能，而无需对主干网络进行架构修改。实验表明，AME在多种蒸馏架构和训练设置下均能有效促进知识蒸馏，显著提升下游任务的泛化性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉-语言知识蒸馏中由于数据不足而导致的泛化能力不足的问题。现有方法在处理具有高不确定性的模糊样本时，往往依赖于大量特定任务的数据，难以在实际应用中获得有效的训练。

核心思路：论文提出的AME方法通过在重新配置的共享流形上进行熵最小化，连接多模态数据（图像和文本），从而实现跨模态特征的结构压缩。这种设计旨在提高知识蒸馏的稳健性，尤其是在低数据环境下。

技术框架：AME的整体架构包括数据的多模态输入、共享流形的构建以及熵最小化的实施。具体而言，通过一对投影函数将图像和文本映射到共享流形上，并在此基础上进行熵最小化以促进知识的有效转移。

关键创新：AME的主要创新在于将知识蒸馏与熵最小化相结合，利用共享流形的结构特性来降低泛化误差界限。这一方法与传统的知识蒸馏方法相比，能够在不增加模型复杂度的情况下，显著提升模型的泛化能力。

关键设计：在实现过程中，AME采用了特定的损失函数来衡量熵的最小化，并设计了适合的投影函数以确保多模态数据的有效对齐。此外，方法不需要对主干网络进行架构上的修改，使其能够作为一个即插即用的模块应用于多种蒸馏框架。

📊 实验亮点

实验结果表明，AME在多种蒸馏架构下均能显著提升模型的泛化性能。在低数据环境中，AME的引入使得模型的泛化误差界限更紧，提升幅度达到XX%，相较于基线方法表现出更优的效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等。通过提升视觉-语言模型的泛化能力，AME可以在实际应用中更好地处理模糊或不确定的数据，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Knowledge distillation is a long-established technique for knowledge transfer, and has regained attention in the context of the recent emergence of large vision-language models (VLMs). However, vision-language knowledge distillation often requires sufficient training data to achieve robust generalization on amples with ambiguous or boundary-adjacent representations, which are associated with high predictive uncertainty. Critically, collecting such large-scale, task-specific data for training is often impractical in real-world scenarios. To address this major challenge arising from the entanglement of uncertainty and cross-modal feature representation, we propose Aligned Manifold Entropy for Robust Vision-Language Distillation (AME), aiming to achieve robust generalization under real-world conditions. AME applies entropy minimization over a reconfigured shared manifold, where multi-modal data (i.e., image and text) are bridged through a pair of projection functions, conducive to structural compression for cross-modal feature representations. This enables robust knowledge distillation under low-data regimes, while requiring no architectural modifications to the backbone. As a result, it can serve as a plug-and-play module compatible with a wide range of vision-language distillation frameworks. Notably, our theoretical analysis reveals that integrating knowledge distillation with entropy minimization over the shared manifold leads to a tighter generalization error bound. Extensive experiments across diverse distillation architectures and training settings demonstrate that AME consistently facilitates robust knowledge distillation, resulting in superior generalization performance across a wide spectrum of downstream tasks.