MoKD: Multi-Task Optimization for Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2505.08170v2 📥 PDF

作者: Zeeshan Hayder, Ali Cheraghian, Lars Petersson, Mehrtash Harandi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-13 (更新: 2025-08-02)

备注: Major changes to the paper and the authorship

💡 一句话要点

提出MoKD以解决知识蒸馏中的梯度冲突与主导问题

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

关键词: 知识蒸馏 多任务优化 梯度冲突 模型压缩 计算机视觉 高效学习

📋 核心要点

  1. 现有知识蒸馏方法在教师指导与任务目标之间的学习平衡以及知识表示差异处理上存在挑战。
  2. 本文提出MoKD，通过将知识蒸馏视为多目标优化问题，解决梯度冲突和主导问题，实现更好的目标平衡。
  3. 实验结果表明，MoKD在图像分类和目标检测任务上均超越了现有方法，展现出更高的效率和性能。

📝 摘要（中文）

紧凑模型可以通过知识蒸馏（KD）有效训练，该技术将知识从大型高性能教师模型转移到学生模型。知识蒸馏面临两个主要挑战：一是平衡教师指导与任务目标的学习，二是处理教师与学生模型之间知识表示的差异。为此，本文提出了多任务优化知识蒸馏（MoKD），该方法将KD重新构建为多目标优化问题，解决了梯度冲突和梯度主导问题。MoKD还引入了子空间学习框架，将特征表示投影到高维空间，从而改善知识转移。通过在ImageNet-1K数据集上的图像分类和COCO数据集上的目标检测进行的广泛实验，MoKD显示出优于现有方法的性能，且在效率上也取得了显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决知识蒸馏过程中教师模型与学生模型之间的知识转移不平衡问题，尤其是梯度冲突和主导现象，这些问题会影响模型的学习效果和最终性能。

核心思路：MoKD通过将知识蒸馏重新构建为多目标优化问题，旨在平衡任务目标与教师指导之间的学习，避免梯度冲突和主导现象，从而提高知识转移的有效性。

技术框架：MoKD的整体架构包括两个主要模块：一是多目标优化模块，处理任务特定和蒸馏梯度的平衡；二是子空间学习框架，将特征表示映射到高维空间，以增强知识转移能力。

关键创新：MoKD的核心创新在于将知识蒸馏视为多目标优化问题，解决了传统方法中存在的梯度冲突和主导问题，从而实现了更高效的知识转移。

关键设计：在设计中，MoKD采用了特定的损失函数来平衡不同目标的梯度，并通过高维特征空间的投影来优化知识表示，确保学生模型能够有效吸收教师模型的知识。

📊 实验亮点

在ImageNet-1K数据集和COCO数据集上的实验结果显示，MoKD在图像分类和目标检测任务中均达到了最先进的性能，相较于现有方法，性能提升幅度显著，具体数据未提供，但整体效率和效果均优于从头训练的模型。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉、自然语言处理等多个领域，尤其是在需要高效模型部署的场景中，如移动设备和边缘计算。MoKD的高效知识转移能力将推动紧凑模型的实际应用，提升智能系统的性能与响应速度。

📄 摘要（原文）

Compact models can be effectively trained through Knowledge Distillation (KD), a technique that transfers knowledge from larger, high-performing teacher models. Two key challenges in Knowledge Distillation (KD) are: 1) balancing learning from the teacher's guidance and the task objective, and 2) handling the disparity in knowledge representation between teacher and student models. To address these, we propose Multi-Task Optimization for Knowledge Distillation (MoKD). MoKD tackles two main gradient issues: a) Gradient Conflicts, where task-specific and distillation gradients are misaligned, and b) Gradient Dominance, where one objective's gradient dominates, causing imbalance. MoKD reformulates KD as a multi-objective optimization problem, enabling better balance between objectives. Additionally, it introduces a subspace learning framework to project feature representations into a high-dimensional space, improving knowledge transfer. Our MoKD is demonstrated to outperform existing methods through extensive experiments on image classification using the ImageNet-1K dataset and object detection using the COCO dataset, achieving state-of-the-art performance with greater efficiency. To the best of our knowledge, MoKD models also achieve state-of-the-art performance compared to models trained from scratch.