本文介绍了如何使用PyTorch进行知识蒸馏，将预训练的ResNet50教师模型的知识转移到一个简单的学生模型，以提高其在CIFAR-10数据集上的表现。通过软目标交叉熵损失函数实现学生模型的学习，并利用多步骤学习率调度器优化训练过程。
在计算机视觉领域ä¸ï¼Œæˆ‘们ç»�常会é�‡åˆ°ä¸€ç§�问题：如何è®ç»ƒå‡ºå…·æœ‰æ›´å¥½æ³›åŒ–性能的模å�‹ï¼Ÿä¼ 统的机器å¦ä¹ 方法å�¯èƒ½ä¼šå‡ºç�°è¿‡æ‹Ÿå�ˆæˆ–æ¬ æ‹Ÿå�ˆç‰é—®é¢˜ï¼Œè€ŒçŸ¥è¯†è’¸é¦�（Knowledge Distillation）则是一ç§�有效的解决方案。
知识蒸é¦�的基本æ€�路是在已有的大å�‹æ¨¡å�‹ï¼ˆæ•™å¸ˆæ¨¡å�‹ï¼‰çš„基础上，通过让å°�å�‹æ¨¡å�‹ï¼ˆå¦ç”Ÿæ¨¡å�‹ï¼‰å¦ä¹ 教师模å�‹çš„知识æ�¥æ��å�‡æ¨¡å�‹çš„性能。具体æ�¥è¯´ï¼ŒçŸ¥è¯†è’¸é¦�å�¯ä»¥åˆ†ä¸ºä¸¤ä¸ªæ¥éª¤ï¼šé¦–先，在教师模å�‹ä¸Šè¿›è¡Œæ�¨ç�†ï¼Œç„¶å��å°†å
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