什么是知识蒸馏？
知识蒸馏是一种通过教师模型（Teacher Model）将知识迁移给学生模型（Student Model）的机器学习技术。
核心目标是：用更小的模型实现接近大模型的性能，常用于模型压缩、部署优化和迁移学习场景。
🔹 通俗比喻：就像老师教学生时，会把复杂的知识点简化成易懂的口诀，学生模型通过学习这些“简化知识”来逼近教师模型的智慧。
知识蒸馏的关键步骤
构建教师模型
- 通常使用复杂的模型（如BERT、GPT）作为教师
- 训练目标：在标准数据集上获得高准确率
设计学生模型
- 选择轻量级结构（如MobileNet、TinyBERT）
- 目标：在保持模型体积的同时提升推理效率
知识迁移训练
- 通过软标签（Soft Label）和损失函数（如KL散度）
- 可选：引入注意力机制或特征图匹配
评估与优化
- 对比教师模型与学生模型的性能差异
- 调整蒸馏策略（如温度参数、损失权重）
应用场景示例
- 🏫 教育领域：简化复杂模型的训练过程
- 🤖 工业场景：部署轻量级模型到边缘设备
- 🧠 研究领域：探索模型压缩的理论边界
扩展学习
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💡 小贴士：知识蒸馏不仅是模型压缩的手段，更是理解模型内部知识的桥梁！