Knowledge Distillation(KD) 知识蒸馏

2015年由Hinton提出这个概念

知识蒸馏与模型压缩的关系

知识蒸馏是模型压缩的一种方法

模型压缩还有其他方法，如低秩近似（low-rank Approximation），网络剪枝（network pruning），网络量化（network quantization）等

Hard-target 和 Soft-target

soft target相对于hard target，携带更多更多有用的信息

其中 Pi 是每个类别输出的概率，Zi 是每个类别输出的 logits，T 就是温度。当温度 T=1 时，这就是标准的 Softmax 公式。 T越高，softmax 的output probability distribution越趋于平滑，其分布的熵越大，负标签携带的信息会被相对地放大，模型训练将更加关注负标签。

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