关于知识蒸馏的概念原理以及常见方法
1. 概念与原理
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知识蒸馏的基本定义
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation） 是一种将模型压缩与迁移学习结合的技术：它利用预先训练好的大模型（通常参数量大、精度高、计算开销大）指导一个更轻量（参数量小、推理速度快）的学生模型进行训练，从而在保持模型精度的同时显著减少模型体积和计算量。
- 核心思想是：在学生模型的训练过程中，不仅使用真实标签（hard labels）的监督损失，还将教师模型输出的“软标签”（soft labels）或中间层特征等信息融入训练目标。软标签通常包含更丰富的类别间相似度或更细腻的特征区分度，帮助学生模型学习到比单纯依赖真实标签更深层次的知识表征。
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原理机制
- 传统的监督学习中，真实标签通常是one-hot形式（例如在分类问题中某一类标记为1，其余全为0），无法呈现类别之间的细微差异或相似度。
- 而教师模型输出的概率分布（如softmax输出）能够显示不同类别间的相对相似性：即并非只关注正确类别，也会给相近类别分配一定的概率权重。学生模型通过模仿这种概
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