一文详解什么是知识蒸馏

一、知识蒸馏技术简介

知识蒸馏（Knowledge Distillation）作为一种有效的模型压缩和加速技术，应运而生。它通过将一个复杂的大模型（称为教师模型，Teacher Model）的知识转移到一个较小的模型（称为学生模型，Student Model）中，使得学生模型在保持较小规模的同时，能够尽可能地接近教师模型的性能。

简单来说，知识蒸馏就像是一场 “学习传承” 的过程。教师模型就如同一位知识渊博、经验丰富的老师，经过大量数据的训练，掌握了复杂的数据模式和特征知识。而学生模型则是一位努力学习的学生，它的结构相对简单，计算成本较低，但渴望从教师模型那里获取知识，提升自己的能力。在这个过程中，教师模型将自己学到的知识以一种特殊的方式传授给学生模型，让学生模型能够在资源受限的情况下，也能表现出良好的性能。

“知识蒸馏技术的演进可分为三个阶段：

1. 传统蒸馏（2015-2018）：以Hinton提出的Softmax温度调控为标志，通过软标签迁移实现模型压缩。
2. 特征与关系蒸馏（2019-2021）：引入中间层特征匹配（FitNets）、关系建模（RKD）等方法，提升知识传递效率。
3. 多模态与动态蒸馏（2022至今）：跨模态蒸馏（MKD）、自监督蒸馏（SSD）等新范式推动技术向智能化、自动化方向发展。”

二、知识蒸馏的基本概念

知识蒸馏是一种模型压缩和知识迁移技术，旨在将教师模型的知识转移到学生模型，使学生模型在较小的计算成本下，达到与教师模型相近的性能。其核心思想是利用教师模型的输出（如软标签、中间层特征、注意力权重等）作为额外监督信号，指导学生模型学习。

（二）软标签与硬标签

在知识蒸馏中，标签分为硬标签和软标签。硬标签是传统的类别标签，如在图像分类任务中，一张猫的图片硬标签为“猫”类别对应的独热编码（one - hot encoding）。软标签则是教师模型输出的类别概率分布，如教师模型认为一张图片是猫的概率为0.8，是狗的概率为0.15，是其他动物的概率为0.05，这组概率值就是软标签。软标签包含更多信息，如类别之间的相对关系和不确定性，有助于学生模型更好地学习特征表示和决策边界。