直观理解就是让student model的输出尽量向teacher model的输出概率靠近。 二.展示蒸馏网络过程图 三.展示代码与结果 蒸馏模型分类loss代码如下: importtorchimporttorch.nn as nnimportnumpy as np loss_f=nn.KLDivLoss()#生成网络输出 以及 目标输出model_student = torch.from_numpy(np.array([[0.1132, 0.5477,...
1. **多教师蒸馏**:融合多个教师的知识,提升学生鲁棒性。 2. **自蒸馏(Self-Distillation)**:同一模型的不同部分相互蒸馏(如Deep Mutual Learning)。 3. **无数据蒸馏**:无需原始训练数据,通过生成样本完成迁移。 4. **对抗蒸馏**:引入对抗训练,迫使学生分布逼近教师分布。 --- ### **与迁移学习的区...
loss 超参数设置指的是在知识蒸馏中用于衡量教师模型和学生模型之间差异的损失函数的参数设置。在知识蒸馏中,常用的损失函数包括均方误差(Mean Squared Error, MSE)、交叉熵损失(Cross Entropy Loss)等。这些损失函数的超参数设置包括损失权重、温度参数等。 损失权重是指在计算知识蒸馏损失时,教师模型和学生模型的损失...
这通常通过为学生模型的硬标签loss和软标签loss分配不同的权重来实现。通过调整这些权重,我们可以控制学生模型在保持对真实标签准确预测的同时,吸收更多的教师模型知识。 五、总结 综上所述,知识蒸馏loss求解方法涉及硬标签与软标签的使用、KL散度与交叉熵的应用以及温度参数的影响等多个方面。通过合理选择标签、loss函数...
本文简单介绍知识蒸馏教师模型与学生模型使用loss方法: 一.loss求解方法 hard label:训练的学生模型结果与真实标签进行交叉熵loss,类似正常网络训练。 soft label:训练的学生网络与已经训练好的教师网络进行KL相对熵求解,可添加系数,如温度,使其更soft。 知乎回答:loss是KL divergence,用来衡量两个分布之间距离。而KL ...
知识蒸馏中Loss公式是什么样的？知识蒸馏中Loss公式是什么样的？Loss公式如下：
而Loss Soft作为知识蒸馏过程中的关键组成部分之一,在提升训练效果和学生模型性能方面发挥着关键作用。 1.2文章结构 本文共分为五个核心部分:引言、知识蒸馏概述、LossSoft的介绍、数学表达式解析以及结论与展望。引言部分主要介绍了文章的背景和目的,旨在引发读者对于知识蒸馏和Loss Soft的兴趣,并提供整体框架。 1.3目的 ...
losses.append(cost / (C * N))loss =sum(losses) returnloss 问题和方法 知识蒸馏主要可以分为logit蒸馏和feature蒸馏。其中feature蒸馏具有更好的拓展性,已经在很多视觉任务中得到了应用。但由于不同任务的模型结构差异,许多feature蒸馏方法是针对某个特定任务设计的。
知识蒸馏: 让student的输出p和teacher的输出q近似, 仅更新student的参数 loss = CE(y, p) + alpha * CE(p, q) 温度系数T: 知识蒸馏提出softmax-T: exp(zi/T) / sum(expzj/T) T=1为softmax, T接近0分布稀疏近似one-hot, T越大分布越平缓,起保留相似信息作用. T怎么取: T的作用有点类似标...
知识蒸馏中2个Loss函数是什么? | 近这一两周不少互联网公司都已经结束秋招。.不同以往的是,当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,HC 在变少,岗位要求还更高了。.最近,我们又陆续整理了很多大厂的面试题,帮助一些球友解惑答疑,分享技术面试中的那些弯弯绕绕。.链接:《大模型面试宝典》(2025...