Context-Aware Knowledge Distillation with Adaptive Weighting for Image Classification

📄 arXiv: 2509.05319v1 📥 PDF

作者: Zhengda Li

分类: cs.CV

发布日期: 2025-08-30

💡 一句话要点

提出自适应知识蒸馏框架以优化图像分类性能

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

关键词: 知识蒸馏 自适应学习 图像分类 深度学习 上下文感知

📋 核心要点

  1. 现有的知识蒸馏方法使用固定的平衡因子，导致在训练过程中无法适应硬标签与软标签之间的最佳权衡。
  2. 本文提出了一种自适应知识蒸馏框架，通过将平衡因子alpha设为可学习参数，动态计算以优化知识转移过程。
  3. 在CIFAR-10数据集上进行的实验表明，所提方法在准确性和收敛稳定性上均优于传统的固定权重KD方法。

📝 摘要（中文）

知识蒸馏（KD）是一种广泛应用的技术，用于将大规模教师网络的知识转移到较小的学生模型中。传统的KD方法使用固定的平衡因子alpha作为超参数，将硬标签交叉熵损失与软标签蒸馏损失结合。然而，静态的alpha在训练过程中并非最优，因为硬监督和软监督之间的最佳权衡可能会有所变化。本文提出了一种自适应知识蒸馏（AKD）框架，首先将alpha设为可学习参数，能够在训练过程中自动学习和优化。然后引入一种公式，基于学生与教师之间的差异动态计算alpha，并进一步引入上下文感知模块（CAM），使用多层感知机和注意力机制自适应地重新加权类别教师输出。实验结果表明，在CIFAR-10数据集上，使用ResNet-50作为教师，ResNet-18作为学生，所提方法在准确性上优于固定权重的KD基线，并且收敛更加稳定。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统知识蒸馏方法中固定平衡因子alpha的不足，导致在训练过程中无法动态调整硬标签与软标签的权重。

核心思路：提出自适应知识蒸馏（AKD）框架，将平衡因子alpha设为可学习参数，能够根据学生与教师之间的差异动态调整，从而优化知识转移效果。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是动态计算alpha的机制，其次是上下文感知模块（CAM），后者使用多层感知机和注意力机制对教师输出进行自适应加权。

关键创新：最重要的创新在于将平衡因子alpha转变为可学习的参数，并引入上下文感知模块以增强教师输出的适应性，这与传统方法的静态权重设置形成鲜明对比。

关键设计：在损失函数设计上，结合了硬标签交叉熵损失和软标签蒸馏损失，alpha的动态计算基于学生与教师的输出差异，CAM模块通过注意力机制优化类别输出的权重分配。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提自适应知识蒸馏框架在CIFAR-10数据集上，相较于固定权重的KD基线，准确性提升了约3%，并且收敛过程更加稳定，表明该方法在知识转移效率上具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括图像分类、目标检测等计算机视觉任务，尤其是在资源受限的环境中，能够有效提升小型模型的性能。通过优化知识蒸馏过程，未来可能在移动设备和边缘计算中实现更高效的模型部署，具有重要的实际价值和影响。

📄 摘要（原文）

Knowledge distillation (KD) is a widely used technique to transfer knowledge from a large teacher network to a smaller student model. Traditional KD uses a fixed balancing factor alpha as a hyperparameter to combine the hard-label cross-entropy loss with the soft-label distillation loss. However, a static alpha is suboptimal because the optimal trade-off between hard and soft supervision can vary during training. In this work, we propose an Adaptive Knowledge Distillation (AKD) framework. First we try to make alpha as learnable parameter that can be automatically learned and optimized during training. Then we introduce a formula to reflect the gap between the student and the teacher to compute alpha dynamically, guided by student-teacher discrepancies, and further introduce a Context-Aware Module (CAM) using MLP + Attention to adaptively reweight class-wise teacher outputs. Experiments on CIFAR-10 with ResNet-50 as teacher and ResNet-18 as student demonstrate that our approach achieves superior accuracy compared to fixed-weight KD baselines, and yields more stable convergence.