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近日，由天翼云彈性網(wǎng)絡產(chǎn)品線撰寫的《Small?Scale?Data-free?Knowledge?Distillation》長文被IEEE?Conference?on?Computer?Vision?and?Pattern?Recognition收錄。
IEEE?CVPR是人工智能與模式識別技術領域的頂級國際學術會議，也是中國計算機學會CCF推薦的A類國際會議之一。該會議始于1983年，是業(yè)界公認的全球計算機視覺三大頂級會議之一。此次論文被IEEE?CVPR成功收錄，不僅展現(xiàn)了天翼云在AI領域的創(chuàng)新能力，也意味著中國企業(yè)在國際學術舞臺上的影響力日益增強。
《Small?Scale?Data-free?Knowledge?Distillation》這篇長文提到，知識蒸餾技術（Knowledge?Distillation）可以利用預訓練的眾多網(wǎng)絡信息，在相同的訓練數(shù)據(jù)上訓練一個更小的新建特定網(wǎng)絡。傳統(tǒng)的知識蒸餾方法假設原始訓練數(shù)據(jù)總是可以獲得的，但在實際應用中，由于網(wǎng)絡用戶關注數(shù)據(jù)隱私和安全問題，通常無法獲取網(wǎng)絡的訓練數(shù)據(jù)集。為了放寬對獲取訓練數(shù)據(jù)的限制，零數(shù)據(jù)條件下的知識蒸餾技術應運而生。
本論文提出了基于小規(guī)模逆向生成數(shù)據(jù)的零數(shù)據(jù)知識蒸餾技術（Small?Scale?Data-free?Knowledge?Distillation，下文簡寫為SSD-KD），引入了兩個相互依賴的模塊，顯著加快了逆向生成數(shù)據(jù)的質量和蒸餾范式的整體訓練效率。SSD-KD的第一個模塊依賴于一個新穎的調制函數(shù)，定義了樣本多樣性分布感知項和樣本難度分布感知項，以顯式方式共同平衡了逆向生成數(shù)據(jù)過程中的數(shù)據(jù)樣本分布。
第二個模塊定義了借鑒強化學習優(yōu)化策略的優(yōu)先級采樣函數(shù)。該函數(shù)選擇適當?shù)哪嫦蛏蓸颖緛砀聞討B(tài)重放緩沖區(qū)中的一部分現(xiàn)有樣本，進一步提高了逆向生成樣本在知識蒸餾中的采樣效率。得益于上述兩個模塊，本論文所提出的方法可極大地滿足客戶對于高性能、高效率的需求。一方面，SSD-KD可以在極小規(guī)模的合成樣本（比原始訓練數(shù)據(jù)規(guī)模少10倍）條件下進行網(wǎng)絡蒸餾訓練，使得整體訓練效率比眾多主流零數(shù)據(jù)知識蒸餾方法快一到兩個數(shù)量級，同時保持有競爭力的模型性能。另一方面，當放寬逆向生成樣本的數(shù)據(jù)規(guī)模到一個相對較大的數(shù)字（盡管仍然小于現(xiàn)有零數(shù)據(jù)知識蒸餾方法的規(guī)模）時，論文中提出的方法在更小的新建特定網(wǎng)絡的準確性上取得了大幅改進，并保持了整體訓練效率。該方法已在不同人工智能應用上進行實驗，驗證了方法的普適性。同時，天翼云將把論文中提出的人工智能模型訓練方法，應用于彈性網(wǎng)絡智能運維的深度學習模型訓練中，讓深度學習模型適配更多的彈性網(wǎng)絡環(huán)境，讓彈性網(wǎng)絡更高效，更智能。
人工智能的蓬勃發(fā)展激蕩新一輪產(chǎn)業(yè)變革，天翼云彈性網(wǎng)絡產(chǎn)品線今后將持續(xù)發(fā)力云網(wǎng)絡領域的架構創(chuàng)新及高新技術預備研發(fā)，不斷攻堅提升云網(wǎng)絡的關鍵性能指標；針對廣泛的人工智能和機器學習業(yè)務應用，基于智能算力架構平臺，結合云網(wǎng)融合、智能運維等技術，賦予網(wǎng)絡在人工智能及大模型領域內模型的高可用、低時延和強魯棒等特性。
面向未來，天翼云將通過不斷地科技創(chuàng)新與服務優(yōu)化，推動云計算、人工智能等新興技術融合發(fā)展，為各行各業(yè)的數(shù)字化轉型提供更加智能、高效、安全的云服務體驗，為經(jīng)濟社會的高質量發(fā)展注入源源不斷的新動能。
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