模型蒸馏教程 🧠
模型蒸馏是一种知识迁移技术，通过将大型模型（教师模型）的知识压缩到小型模型（学生模型）中，实现轻量化部署。以下是核心步骤：
构建教师模型
训练一个高性能的复杂模型，如BERT或ResNet，作为知识源。设计学生模型
创建结构更简单的模型，如MobileNet或TinyBERT，作为知识接收者。定义损失函数
通过软标签（Soft Label）和特征匹配（Feature Matching）指导学生模型优化。迭代训练
多轮训练中逐步提升学生模型的性能，最终接近教师模型效果。
应用场景 ✅
- 移动端部署
- 边缘计算设备
- 降低推理延迟
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