ERDE: Entropy-Regularized Distillation for Early-exit

📄 arXiv: 2510.04856v1 📥 PDF

作者: Martial Guidez, Stefan Duffner, Yannick Alpou, Oscar Röth, Christophe Garcia

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-10-06

💡 一句话要点

提出基于熵正则化的知识蒸馏早期退出方法，提升边缘设备图像分类效率。

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

关键词: 知识蒸馏 早期退出 模型压缩 边缘计算 图像分类

📋 核心要点

  1. 深度神经网络计算成本高，难以在资源受限的边缘设备上部署，需要压缩技术。
  2. 提出熵正则化的知识蒸馏早期退出方法，利用教师模型指导学生模型训练，优化精度和效率。
  3. 在CIFAR10等数据集上验证，该方法在降低计算复杂度的同时，保持了分类性能。

📝 摘要（中文）

深度卷积神经网络在图像分类中表现出色，但计算成本高昂，不适用于实时和边缘应用。本文提出一种有效的优化方法，结合了早期退出和知识蒸馏两种技术，利用更复杂的教师早期退出模型训练精简的学生早期退出模型。主要贡献在于学生模型训练方法，与传统知识蒸馏损失相比，针对教师分类错误的图像，引入了一种新的基于熵的损失。该方法优化了精度和效率之间的平衡，在不影响分类性能的前提下，显著降低了计算复杂度。在CIFAR10、CIFAR100和SVHN数据集上的实验结果验证了该方法的有效性，并为知识蒸馏在其他场景中的应用开辟了新的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度神经网络计算量大，难以在边缘设备上实时运行。知识蒸馏和早期退出是两种常用的模型压缩和加速技术，但如何有效地结合这两种技术，在保证精度的前提下进一步降低计算复杂度，是一个挑战。传统知识蒸馏方法在教师模型预测错误时，无法有效利用这些错误信息来指导学生模型的学习。

核心思路：本文的核心思路是利用教师模型预测错误的样本，通过熵正则化的方式，引导学生模型更好地学习。具体来说，当教师模型预测错误时，引入基于熵的损失函数，鼓励学生模型对这些样本产生更不确定的预测，从而避免学生模型盲目地模仿教师模型的错误。

技术框架：整体框架包括一个教师早期退出模型和一个学生早期退出模型。首先训练一个高性能的教师模型，然后利用该教师模型指导学生模型的训练。学生模型在训练过程中，同时最小化传统的知识蒸馏损失和基于熵的损失。框架包含以下主要阶段：1) 教师模型训练；2) 学生模型初始化；3) 基于知识蒸馏和熵正则化的学生模型训练；4) 模型评估。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了基于熵的损失函数，用于处理教师模型预测错误的样本。与传统的知识蒸馏方法不同，该方法能够有效利用教师模型的错误信息，引导学生模型更好地学习。这种方法能够优化精度和效率之间的平衡，在不影响分类性能的前提下，显著降低计算复杂度。

关键设计：关键设计包括：1) 早期退出机制：在网络的中间层设置多个退出点，允许模型在达到一定置信度时提前输出结果，从而降低计算量。2) 熵正则化损失函数：当教师模型预测错误时，使用交叉熵损失函数，目标是最大化学生模型输出概率分布的熵，鼓励学生模型对这些样本产生更不确定的预测。3) 知识蒸馏损失函数：使用传统的知识蒸馏损失函数，例如KL散度，用于衡量学生模型和教师模型输出概率分布之间的差异。

📊 实验亮点

实验结果表明，在CIFAR10、CIFAR100和SVHN数据集上，该方法能够在显著降低计算复杂度的同时，保持甚至略微提升分类精度。与传统的知识蒸馏方法相比，该方法能够更好地利用教师模型的错误信息，从而提高学生模型的性能。具体性能数据需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于资源受限的边缘设备，例如移动设备、嵌入式系统和物联网设备。通过降低计算复杂度，可以实现更快的图像分类速度和更低的功耗，从而提升用户体验和延长设备续航时间。该方法还可应用于自动驾驶、智能监控等领域，提高实时性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Although deep neural networks and in particular Convolutional Neural Networks have demonstrated state-of-the-art performance in image classification with relatively high efficiency, they still exhibit high computational costs, often rendering them impractical for real-time and edge applications. Therefore, a multitude of compression techniques have been developed to reduce these costs while maintaining accuracy. In addition, dynamic architectures have been introduced to modulate the level of compression at execution time, which is a desirable property in many resource-limited application scenarios. The proposed method effectively integrates two well-established optimization techniques: early exits and knowledge distillation, where a reduced student early-exit model is trained from a more complex teacher early-exit model. The primary contribution of this research lies in the approach for training the student early-exit model. In comparison to the conventional Knowledge Distillation loss, our approach incorporates a new entropy-based loss for images where the teacher's classification was incorrect. The proposed method optimizes the trade-off between accuracy and efficiency, thereby achieving significant reductions in computational complexity without compromising classification performance. The validity of this approach is substantiated by experimental results on image classification datasets CIFAR10, CIFAR100 and SVHN, which further opens new research perspectives for Knowledge Distillation in other contexts.