知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩技术，通过将大模型（教师模型）的知识迁移到小模型（学生模型）中，实现高效推理。以下是实现步骤：
构建教师模型
使用复杂网络（如ResNet-50）训练一个高精度模型，作为知识源。设计学生模型
创建结构更简单的模型（如MobileNet），通过软标签损失函数学习教师模型的输出分布。训练过程
- 计算教师模型的软标签概率
- 通过KL散度最小化对齐学生模型的输出
- 添加温度参数平滑分布
评估与部署
比较学生模型与教师模型的性能差异，最终部署轻量级模型。
🔗 深入学习知识蒸馏原理可参考：知识蒸馏_原理教程