Sequence-Level Knowledge Distillation

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#Sequence #Knowledge Distillati #NLP

该博客探讨了序列级别的知识提炼在模型压缩中的应用，通过训练简单网络以逼近复杂网络的效果。主要内容包括词级别和序列级别的知识传递方法，如交叉熵和负对数似然的插值最小化，并介绍了如何利用k-Beam Search优化目标函数。

《Sequence-Level Knowledge Distillation》

序列级别的知识提炼


一、大纲

这篇论文主要讲的是模型压缩，也就是训练一个简单的网络来代替已有的复杂的网络，训练的目标两个网络的交叉熵最小（两个网络的效果相近）和简单网络的负对数似然最小（网络的效果好）。

 

二、Word-Level

 

描述：Teacher Network和Student Network分别训练处没个词的概率分布（向量维度为词表大小），然后交叉熵和负对数似然插值的最小化。

目标函数：

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