什么是知识蒸馏？ 知识蒸馏是一种技术，用于训练一个更小、更简单的机器学习模型（“学生”），以模仿一个更大、更复杂的模型（“教师”）的行为。 其目标是将教师的知识（其进行准确预测或分类的能力）转移到一个更易于部署、运行速度更快或资源使用效率更高的模型中。 学生模型不是直接在原始数据上训练，而是从教师的输出中学习，这些输出通常包括概率预测（例如，分类任务中的类别概率）。 这种方法利用了教师对数据的精细理解，即使学生具有更少的参数或更简单的架构。
它是如何工作的？ 该过程通常包括两个步骤。 首先，在数据集上训练教师模型以实现高精度。 然后，使用原始数据和教师的预测（通常称为“软标签”）的组合来训练学生模型。 这些软标签比原始数据提供更多信息，因为它们捕获了教师对所有可能类别的置信度。 例如，在图像分类中，教师可能会将 90% 的概率分配给“猫”，将 10% 的概率分配给图像的“狗”，而原始标签只会指示“猫”。 学生通过最小化损失函数来学习，该损失函数将其预测与教师的软标签和真实标签进行比较。 一种常见的技术是使用温度参数来平滑教师的输出概率，使学生更容易学习细微的模式。 例如，DistilBERT 是 BERT 的一个较小版本，通过这种方式进行训练，在将大小缩小 40% 的同时，保留了原始模型的大部分性能。
应用和权衡 知识蒸馏广泛用于计算资源或延迟至关重要的场景。 例如，移动应用程序可能会使用蒸馏模型来进行实时任务，如语音识别或对象检测。 在一个案例中，一个在 ImageNet 上训练的大型 ResNet-50 模型被蒸馏成一个较小的 CNN，以便部署在边缘设备上。 然而，存在一些权衡：与教师相比，学生模型可能会牺牲一些准确性，并且蒸馏过程本身需要额外的训练时间。 开发人员必须在效率提升和性能要求之间取得平衡。 TensorFlow 和 PyTorch 等工具提供了库来简化实现，允许从业者试验不同的架构和损失函数。 通过关注教师学习到的模式，知识蒸馏使较小的模型能够在不从头开始的情况下实现令人惊讶的能力。