知识蒸馏实践指南 🧠

知识蒸馏（Knowledge Distillation）是模型压缩的经典技术，通过将大模型（教师模型）的知识迁移至小模型（学生模型），实现轻量化部署与高效推理。以下是实践要点：

核心步骤 ✅

1. 准备教师模型
   选择预训练性能优异的模型（如ResNet-50），确保其输出可解释性（Softmax概率/特征图）。
2. 设计学生模型
   构建结构更简单的模型（如MobileNet），注意保持输入输出维度一致。
3. 训练过程
   • 使用教师模型的输出作为软标签（Soft Label）
   • 采用KL散度（Knowledge Distillation Loss）优化学生模型
   • 可结合蒸馏损失与原始任务损失进行联合训练
4. 评估与优化
   比较学生模型与教师模型在验证集上的表现，尝试调整温度参数（Temperature）或损失权重

应用场景 🌐

• 移动端/嵌入式设备部署
• 模型加速与内存优化
• 多任务学习中的知识共享
• 低资源场景的模型迁移

注意事项 ⚠️

• 确保教师模型的输出具有可解释性
• 蒸馏损失需与原始任务损失合理平衡
• 温度参数影响知识迁移效果（通常设为2-10）
• 建议在训练集上进行蒸馏，而非直接使用验证集

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