知识蒸馏（Knowledge Distillation）是机器学习领域的一项关键技术，它旨在将复杂模型（通常称为“教师模型”）的知识迁移到更简单、更轻量级的模型（通常称为“学生模型”）中。这种技术可以显著提高模型的效率，同时保持或接近原始模型的性能。
知识蒸馏的基本原理
知识蒸馏的基本思想是将教师模型对输入数据的分类概率分布传递给学生模型。具体来说，教师模型和学生模型对同一输入数据产生输出，教师模型的输出不仅包括最终的分类结果，还包括每个类别的概率分布。
知识蒸馏的应用
知识蒸馏在多个领域都有广泛的应用，例如：
- 移动设备上的模型压缩：通过知识蒸馏，可以将大型模型压缩成小型模型，从而在移动设备上运行。
- 增强模型性能：在某些情况下，学生模型在知识蒸馏过程中可以超越教师模型的表现。
- 提高模型鲁棒性：通过蒸馏，学生模型可以从教师模型那里学习到更鲁棒的特征表示。
相关资源
了解更多关于知识蒸馏的信息，可以参考以下资源：
图片展示
中心对称的神经网络结构，展示知识蒸馏的核心思想。