模型参数作知识通用载体，MergeNet离真正的异构知识迁移更进一步

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边缘计算设备，例如各种物联网 (IoT) 设备，日益普及。然而，这些设备通常计算资源和存储空间有限，限制了在设备端部署大型深度神经网络 (DNN) 的能力。小型 DNN 架构虽然计算效率更高，但性能往往有所降低。

知识迁移为解决这一问题提供了一种途径，主要方法包括知识蒸馏和迁移学习。知识蒸馏通过训练紧凑型“学生”模型来模仿“教师”模型的 logits 或特征图，提升学生模型的准确性。迁移学习则通常利用预训练和微调，将在大规模数据集上预训练获得的知识，通过共享骨干网络应用于下游任务。

传统知识迁移方法依赖于模型结构或特定任务特征/标签的共享元素，在某些情况下效果良好，但在模型架构和任务类型差异较大时，其适用性受到限制。物联网应用场景中，不同设备的计算资源和任务需求差异巨大，这给知识迁移带来了额外挑战。

针对上述问题，浙江大学和上海交通大学的研究团队提出了一种更灵活、通用的知识迁移方法 MergeNet，旨在实现跨模型架构、任务类型甚至数据模态的异构知识迁移。

• 论文标题：MergeNet: Knowledge Migration across Heterogeneous Models, Tasks, and Modalities
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2404.13322
• 项目地址：https://github.com/Fantasylii/mergenet

图 1. 知识蒸馏、骨干共享和 MergeNet 的比较

研究挑战与 MergeNet 框架

该团队面临两大挑战：如何实现异构模型知识的统一表示，以及如何实现异构模型知识的适配。传统方法难以处理模型架构、任务类型和数据模态的差异。

MergeNet 框架巧妙地解决了这些问题。它将模型参数作为知识的通用载体，并通过低秩矩阵分解来统一表示异构模型的知识，消除了模型架构差异。此外，MergeNet 引入了一个参数适配器，学习弥合异构模型参数空间的差距，促进知识的有效交互和融合。

图 2. MergeNet 框架

核心机制：低秩参数知识适配器 (LPKA)

LPKA 利用低秩矩阵分解提取知识，并通过注意力机制将源模型的知识整合到目标模型中，实现知识的动态调整和适应。这类似于根据自身需求选择性地吸收知识，而非全盘接收。

训练过程：自学习与互学习

MergeNet 的训练过程包含自学习和互学习两个阶段。自学习阶段，模型优化自身参数；互学习阶段，进行模型间的知识迁移。这种设计结合了教师指导和自我学习，提升了知识迁移的效率和效果。

实验结果与结论

研究团队在跨结构、跨模态和跨任务知识迁移场景中进行了广泛的实验，结果表明 MergeNet 显著提升了模型性能，验证了其有效性和通用性。 消融实验进一步证明了 MergeNet 各组件的贡献。 MergeNet 提供了一种更强大、更通用的知识迁移框架，尤其适用于资源受限的边缘计算环境。

更多细节请参考论文原文。

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