知识蒸馏 原理与代码实例讲解

知识蒸馏 原理与代码实例讲解

1. 背景介绍

知识蒸馏(Knowledge Distillation)是一种将大型复杂模型(Teacher Model)的知识迁移到小型简单模型(Student Model)的技术。随着深度学习的快速发展,模型参数量和计算复杂度不断增加,如何在保证模型性能的同时降低模型复杂度,实现模型小型化和轻量化是一个重要的研究课题。知识蒸馏为解决这一问题提供了新的思路。

1.1 知识蒸馏的提出背景

1.2 知识蒸馏的研究意义

1.3 知识蒸馏的应用场景

2. 核心概念与联系

知识蒸馏涉及到以下几个核心概念:

• Teacher Model:通常是一个大型的、训练充分的复杂模型,性能较好但计算开销大。
• Student Model:相对简单小型的模型,计算效率高但性能较差。
• Soft Target:Teacher Model的输出概率分布,蕴含了更多的信息。
• Hard Target:样本的真实标签,信息相对有限。
• 温度参数 Temperature:控制softmax输出概率分布的平滑程度。

2.1 Teacher Model与Student Model的关系