从网络结构来说,Teacher和Student模型共享底层特征Embedding层,Teacher网络具有层深更深、神经元更多的MLP隐层,而Student则由较少层深及神经元个数的MLP隐层构成,两者的MLP部分参数各自私有。对于所有训练数据,会同时训练Teacher和Student网络,对于Teacher网络来说,就是常规的训练过程,以交叉熵作为Teacher的损失函数。而对...
一般知识蒸馏采取 Teacher-Student 模式:将复杂模型作为 Teacher,Student 模型结构则较为简单;用 Teacher 来辅助 Student 模型的训练。 Teacher 学习能力强,可以将它学到的暗知识 ( Dark Knowledge ) 迁移给学习能力相对弱的 Student 模型,以此来增强 Student 模型的泛化能力。复杂笨重但是效果好的 Teacher 模型不上线,...
对于粗排或者召回模型,一般会用 DNN 双塔模型建模,只需要将粗排或召回模型作为 Student,精排的复杂模型作为 Teacher,两者同时联合训练(训练的样本是召回样本,即正样本为点击、负样本为随机负采样),要求 Student 学习 Teacher 的 Logits,同时采取特征 Embedding 共享(这三点都和精排蒸馏一样)。 但是,由于双塔结构将用...
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: 1.原始模型训练: 训练"Teacher模型", 它的特点是模型相对复杂,可以由多个分别训练的模型集成而成。 2.精简模型训练: 训练"Student模型", 它是参数量较小、模型结构相对简单的单模型。
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: 1.原始模型训练: 训练"Teacher模型", 它的特点是模型相对复杂,可以由多个分别训练的模型集成而成。 2.精简模型训练: 训练"Student模型", 它是参数量较小、模型结构相对简单的单模型。
一般来讲，teacher的模型参数在蒸馏训练的过程中保持不变，达到训练student模型的目的。蒸馏的损失函数...
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 - student learning mutual learning assistant teaching life long learning self learning 在知识蒸馏中,我们主要关心:知识种类、蒸馏策略、教师学生架构 最原始的蒸馏方法是使用大模型的logits层作为教师网络的知识进行蒸馏,但知识的形式还可以是:激活、神经元、中间层特征...
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。但是随着基于深度特征蒸馏的发展,logit蒸馏则慢慢淡出视野,因为特征蒸馏的效果相对更好。但是同时也带来一些问题,其带来的额外计算量(模型结构和复杂的操作)不能满足实际需求。 logit蒸馏则需求很小的计算量和存储,但是其表现不及特征蒸馏。但是从...
知识蒸馏将复杂且大的模型作为 Teacher模型,将模型结构较为简单需要优化的模型作为 Student模型,然后用Teacher来辅助Student模型的训练。知识蒸馏希望学生网络在模拟老师的输出的时候尽可能学到类与类之间的相似性和差异,从而增强学生模型的泛化能力。 知识蒸馏的主要关键点在于:...