一、走进知识蒸馏的奇妙世界
在深度学习的宏大版图中,模型的性能与资源消耗常常是一对难以平衡的矛盾。大型模型虽然能够展现出卓越的性能,但其庞大的参数量和复杂的计算需求,使得在资源受限的环境中部署困难重重。知识蒸馏,作为一种创新的技术手段,宛如一道曙光,为解决这一难题带来了新的希望。 简单来说,知识蒸馏是一种将大型、复杂模型(即教师模型)所蕴含的知识,巧妙地迁移至小型、简单模型(即学生模型)的技术。它打破了传统模型训练的局限,不仅仅依赖于训练数据中的硬标签,还充分挖掘了教师模型输出的软标签所携带的丰富信息 。通过这种独特的方式,学生模型能够在大幅减少计算资源需求的同时,尽可能地保留教师模型的...