m0_45101613的博客

利用生成模型（如 GAN、VAE、Diffusion）合成样本，供学生学习教师模型的知识。文本提示生成样本（Prompt KD for vision）；后优化 S：用 G 的输出和 T 的输出对 S 进行蒸馏。Diffusion-based 生成 + 蒸馏的新尝试；🔐 数据受限，无法直接共享（如模型压缩后部署）；可自适应生成多样性样本，提高学生鲁棒性；零样本蒸馏（Zero-Shot KD）；：生成器，输入高斯噪声 z，输出图像；先优化 G：生成可被 T 激活的样本；私有模型压缩（如商业模型转轻量版本）；

对比学习是一种无监督表示学习方式，通过以下方式训练模型：“让相似样本更接近，让不相似样本更远离”其核心思想是构建三元组或正负对比对（positive/negative pairs），最大化正样本之间的一致性，最小化负样本之间的相关性。项目说明方法本质表征对齐 + 结构对比损失核心适用场景表征增强、小样本蒸馏、无标签学习代表方法CRD、SimKD、SPKD、MoCo-KD 等对比学习的引入让知识蒸馏不仅限于“值的对齐”，更上升到了结构的认知迁移，为 KD 注入了新的生命力！

知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）中，学生模型模仿教师模型的输出，学习其“行为”或“特征”。传统 KD 偏重于逐点对齐，比如 Soft Target KD 通过 KL 散度对齐 soft logits，而 Feature-based KD 则是直接对齐中间特征。但这些方式对“整体分布”理解有限。如果把教师当作一个“真实样本的生成器”，那么我们能否训练一个“判别器”来判断学生输出是否“足够像老师”？这正是。

多任务蒸馏 ≈压缩多能学生，提升实用性；多模态蒸馏 ≈打通知识维度，提升语义理解能力；未来方向：多模态 LLM（如 GPT-4V）知识迁移到轻量模型；多模态统一表征的蒸馏方法；跨模态对比蒸馏 + 生成蒸馏融合。

前几篇提到的蒸馏方法主要关注：输出蒸馏（Soft Target KD）：关注预测结果特征蒸馏（Feature-based KD）：关注中间层特征表示而Relation-based 蒸馏建模教师模型内部（或输入之间）数据的结构关系，并让学生模型尽可能重构这些关系。这种方法关注的是样本之间/通道之间/空间之间的结构组织信息，例如“哪些样本更相似”。

相较于上一篇介绍的 Soft Target（输出蒸馏），Feature-based 蒸馏强调的是：让学生模型模仿教师模型中间层的特征表示。这就好比学生不仅要学会“答对题”（预测分类），还要“思考方式一样”（中间表示一致）。✅ Step 2：定义 AT 损失函数✅ Step 3：提取中间特征（hook 方式）# Hook 中间层✅ Step 4：训练流程五、特征蒸馏技巧汇总项建议蒸馏层选择可选 shallow、middle 或 deep layers，建议做 ablation匹配方式。

传统的监督学习中，标签是 one-hot 编码的，只有一个维度为 1，其余为 0。例如：真实类别是猫（第3类）：label = [0, 0, 1, 0, 0]但这并没有告诉模型其它类别之间的“相似度关系”。

知识蒸馏是 Hinton 教授等人在 2015 年提出的模型压缩技术，其核心思想是：用一个大型、性能优秀的“教师模型”（Teacher）去指导一个小型“学生模型”（Student）学习，从而使学生模型在保持小体积的同时，获得与教师相当的性能。这种思想就像我们在学校的学习过程：教师不仅传授“标准答案”，更传授“做题思路”、“知识体系”；学生通过模仿教师的“理解方式”而不仅仅是死记硬背，才能成长为一个优秀的学生。