8.2 知识蒸馏

文档摘要

8.2 知识蒸馏 8.2 知识蒸馏：压缩与提效的艺术在模型训练与调参的广阔领域中，我们不断追求更高的性能、更快的推理速度以及更小的模型体积。当一个庞大而复杂的“教师模型”在特定任务上表现卓越，但其高昂的计算成本使其难以部署到资源受限的环境时，“知识蒸馏”便应运而生，成为一种优雅且高效的解决方案。本章将深入探讨知识蒸馏的原理、方法、应用场景以及其在模型优化中的重要作用。 8.2.1 知识蒸馏的核心理念知识蒸馏（Knowledge Distillation，KD）的核心思想是让一个小型、轻量级的“学生模型”学习一个大型、复杂的“教师模型”所学到的“知识”。