1.4 基本组成要素：教师模型、学生模型、软目标

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1.4 基本组成要素：教师模型、学生模型、软目标 1.4 基本组成要素：教师模型、学生模型、软目标在人工智能的浩瀚星空中，深度学习模型如同一颗颗璀璨的星辰，它们以其惊人的学习能力和卓越的性能，在诸多领域取得了里程碑式的突破。然而，这些模型的光芒并非没有代价。为了追求极致的准确性，模型往往变得日益庞大、复杂，参数量动辄数亿甚至上百亿，这使得它们在资源受限的环境中部署，如移动设备、嵌入式系统或对延迟有严格要求的实时应用，变得步履维艰。我们渴望轻盈而强大的智能，既能承载复杂任务的智慧，又能翩然起舞于轻量级硬件之上。正是在这样的背景下，知识蒸馏（Knowledge Distillation）这一优雅而富有远见的范式应运而生。