知识蒸馏是一种将复杂模型的知识转移到更简单模型的技术，常用于模型压缩和加速。以下是一个简单的知识蒸馏示例。
示例流程
- 选择模型：选择一个复杂模型作为教师模型，一个简单模型作为学生模型。
- 训练教师模型：使用大量数据训练教师模型，使其达到较高的准确率。
- 知识提取：从教师模型中提取知识，通常通过计算软标签来实现。
- 训练学生模型：使用提取的知识和学生模型进行训练，优化学生模型。
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，请参考本站知识蒸馏教程
扩展阅读
想要了解更多关于知识蒸馏的知识，可以阅读本站提供的知识蒸馏教程。