知识蒸馏是一种将复杂模型（通常称为教师模型）的知识转移到更简单模型（通常称为学生模型）的技术。这种方法在保持模型性能的同时，显著减少了模型的计算资源和存储需求。
教师模型与学生模型
在知识蒸馏中，教师模型是一个复杂的神经网络，通常具有更高的准确率。学生模型是一个更简单、更轻量级的神经网络，它被设计来模仿教师模型的输出。
知识蒸馏的步骤
- 损失函数设计：知识蒸馏使用一个特殊的损失函数来衡量教师模型和学生模型的输出之间的差异。
- 输出层修改：学生模型的输出层通常会被修改，以适应知识蒸馏的目标。
- 训练过程：使用知识蒸馏进行训练时，不仅需要最小化传统的预测误差，还需要最小化教师模型和学生模型输出之间的差异。
代码示例
以下是一个简单的知识蒸馏代码示例：
# 代码示例省略
更多详细信息和代码示例，请访问知识蒸馏代码库。
图片展示
知识蒸馏示意图