所以蒸馏的目标是让student学习到teacher的泛化能力，理论上得到的结果会比单纯拟合训练数据的student要好。
知识蒸馏的两个阶段: 教师模型训练(Teacher Model):使用大型且复杂的模型(如深层神经网络)对训练数据进行训练。这个模型作为知识提供者,由于其复杂性和预训练的专业性,它可以提供更准确和丰富的预测结果。 学生模型训练(Student Model):通过使用教师模型的输出作为目标,用一个更简单的模型来训练。学生模型通常是一个浅...
知识蒸馏的过程可以视为一种信息压缩,将教师模型的知识浓缩并传递给学生模型。其核心思想是利用一个大型的、复杂的,具有高精度但计算成本高的教师模型(Teacher Model)的知识,即教师模型的输出(软目标)作为额外的学习信号(后续章节给出对软标签的分析),来训练一个更小、更轻量级的学生模型(Student Model),使其在延迟...
在实际场景中,这是不现实的,因此轻量级模型被广泛研究,其中一个方向便是知识蒸馏(knowledgedistillation(KD))。知识蒸馏代表的是一类方法,即从复杂的大模型(teacher)中提取知识迁移到轻量级的小模型(student)中而不引入额外的花费。 最初的KD发展与最小化teacher和student模型预测logit的KL散度,如图1所示。但是随着基于...
1、teacher网络的输出作为student网络的soft label,也就是软标签,输出的值是连续值; 2、student网络的输出有两个分支,一个为soft predictions,一个为hard predictions,其中hard表示硬标签的意思,输出的值为one-hot形式; 3、最终的Loss为student网络的输出分别与teacher网络的soft labels、实际的hard labels计算损失值,...
Teacher Model和Student Model 知识蒸馏使用的是Teacher—Student模型,其中teacher是“知识”的输出者,student是“知识”的接受者。知识蒸馏的过程分为2个阶段: 原始模型训练: 训练”Teacher模型”, 简称为Net-T,它的特点是模型相对复杂,也可以由多个分别训练的模型集成而成。我们对”Teacher模型”不作任何关于模型架构...
从teacher/student模型结构的相似程度来看,可分成两种: 第一种,异构,如从 transformer 到非 transformer 框架的知识蒸馏。 这种由于中间层参数的不可比性,导致从 teacher model 可学习的知识比较受限。但比较自由,可以把知识蒸馏到一个非常小的 model,但效果可能会差一些。
导读:知识蒸馏是一种模型压缩常见方法,模型压缩指的是在teacher-student框架中,将复杂、学习能力强的网络学到的特征表示“知识”蒸馏出来,传递给参数量小、学习能力弱的网络。本文对17、18年知识蒸馏的最新进展进行简评,作者把内容分成2到3部分,以下是第一部分。
通常来讲,教师模型(teacher model)是一个预训练的大模型,学生模型(student model)是压缩后的轻量级小模型。在训练过程中,损失函数(Loss function)由两部分损失(loss)加权组成,一部分是 soft loss,另一部分是 hard loss。Soft loss 是由学生网络预测的 soft predictions 与教师网络预测的 soft labels/targets 计算...
Teacher网络和Student网络share底层特征参数(黄色部分) Loss分为三个部分,教师网络和学生网络分别与ground-truth目标的交叉熵,教师网络和学生网络输出的差异: 「最终上线的模型是Light Net」 这里有个小问题需要注意,在rocket网络训练时,不再采用经典蒸馏网络两阶段训练的方式会带来一个小问题——教师网络的效果会受到学...