一、知识蒸馏算法理论讲解 知识蒸馏说真的还是挺重要的，当时看论文的时候，总是会出现老师网络和学生网络，把我说的一脸蒙，所以自己就进行了解了一下，做了一些笔记和大家一起分享！不过大家也可以看同济子豪兄的视频，非常不错。知识蒸馏Pytorch代码实战_哔哩哔哩_bilibili，连接给到大家了。首先我们要知道为什么要进行知识蒸馏，那就是在训练的时候，我们可以去花费一切的资源和算力去训练模型，
一、概述一句话概括：将一个复杂模型的预测能力转移到一个较小的网络上；（复杂模型称为教师模型，较小模型称为学生模型）Teacher and Student的概念：对大网络学习的知识进行"蒸馏"，并将其转移到小网络上，同时小网络的性能能够接近大网络；蒸馏模型（Student）被训练模仿大网络（Teacher）的输出，而不仅仅是直接在原始数据上训练，通过这种方式让小网络学习到大网络的抽象特征能力和泛化能
知识蒸馏知识蒸馏简介
蒸馏作用背景主要是为了减少模型计算量，降低模型复杂度，减少需要的计算资源模型压缩基本方法：裁剪为什么要进行知识蒸馏当前深度学习模型参数越来越多，规模越来越大，在处理数据和模型部署的时候，对设备和时间要求比较高的情况下，很难满足需求，因此需要对模型进行压缩。1.3知识蒸馏原理一般认为，模型经过训练后，其中的参数保留了学习到的知识，知识可以看作是一种输入到输出之间的映射，训
目录知识蒸馏原理概念技巧举例说明KL 散度及损失KD训练代码导入包网络架构teacher网络student网络teacher网络训练定义基本函数训练主函数student网络训练（重点）理论部分定义kd的loss定义基本函数训练主函数绘制结果teacher网络的暗知识softmax_t推断本质 知识蒸馏是一种很常见的模型轻量化的方法，这里对他的背后原理和代码进行整理。文章比较长，按照自己的需求查阅
以前理解的模型蒸馏就是模型“提纯”，这样说太宽泛了，应该说 蒸馏是“提纯”的一种手段而已。知识蒸馏具体指：让小模型去学到大模型的知识。通俗的说，让student模型的输出接近(拟合)teacher模型的输出。知识蒸馏的重点在于拟合二字，即我们要定义一个方法去衡量student模型和teacher模型的接近程度，说白了就是损失函数。必备元素为：教师模型、学生模型、损失函数。为什么需要知识蒸馏？因为大
## NLP中的知识蒸馏
### 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支。它涉及到计算机如何处理和理解人类语言的问题。而在NLP任务中，模型的训练往往需要大量的标注数据和计算资源，限制了其在实际应用中的推广和使用。为了解决这个问题，研究者们提出了一种称为“知识蒸馏”（Knowledge Distillation）的方法。
原创
2023-09-18 15:14:34
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一、分布式词表示（直接使用低维、稠密、连续的向量表示词）（静态的表示）1、Word2Vec训练方法：用中心词预测周围词。局限性：Word2Vec产生的词向量只有每个单词独立的信息，而没有上下文的信息。 2、GloveGlobal Vector for Word Representation 利用全局统计信息，即共现频次。构建共现矩阵：共现强度按照距离进行衰减。二、词向量（动态的表示）1、
NLP中的知识蒸馏 一、什么是知识蒸馏知识蒸馏一个重要目的是让学生模型学习到老师模型的泛化能力，让轻量级的学生模型也可以具备重量级老师模型的几乎同样的能力。 一个很高效的蒸馏方法就是使用老师网络softmax层输出的类别概率来作为软标签，和学生网络的softmax输出做交叉熵。 传统训练方法是硬标签，正类是1，其他所有负类都是0。但知识蒸馏的训练过程过程是用老师模型的类别概率作为软标签。二
知识蒸馏（knowledge distillation）是模型压缩的一种常用的方法，不同于模型压缩中的剪枝和量化，知识蒸馏是通过构建一个轻量化的小模型，利用性能更好的大模型的监督信息，来训练这个小模型，以期达到更好的性能和精度。最早是由Hinton在2015年首次提出（Distilling the Knowledge in a Neural Network）并应用在分类任务上面，这个大模型称之为T
我们上一章令卷积基全部不进行训练，在这一章我们锁定卷积基的一部分，训练另一部分,在这个过程中我们使用上一章我们训练好的全连接层部分目录1 导入库2 读取模型3 提取卷积基4 组建新模型5 添加数据集6 编译模型7 训练模型8  
什么是知识蒸馏技术？知识蒸馏技术首次出现是在Hinton几年前的一篇论文《Distilling the Knowledge in a Neural Network》。老大爷这么大岁数了还孜孜不倦的发明各种人工智能领域新名词，让我这种小白有很多可以去学习了解的内容，给个赞。那什么是知识蒸馏技术呢？知识蒸馏技术的前提是将模型看作一个黑盒，数据进入后经过处理得到输出。通常意义上，复杂的模型的输出会比简单
使用Pytorch进行知识蒸馏一、知识蒸馏原理1. 使用 `softmax` 进行蒸馏：2. 知识迁移：老师知识 —> 学生知识二、知识蒸馏实现1. 导入各种包2. 设置随机种子3. 加载 MNIST 数据集4. 定义教师模型5. 设置模型6. 开始训练教师模型7. 定义并训练学生模型8. 预测前准备和设置9. 开始训练附录1. 关于 `import torch.nn as nn`2. 关
# NLP 蒸馏的实现指南
## 1. NLP 蒸馏的流程
NLP 蒸馏（模型蒸馏）是指通过训练一个小模型（学生模型）来模仿一个大模型（老师模型）的行为，以实现模型的压缩和加速。在进行 NLP 蒸馏时，我们通常会经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 训练教师模型 |
| 3 | 生成软标签
模型压缩（在保证性能的前提下减少模型的参数量）成为了一个重要的问题，而”模型蒸馏“属于模型压缩的一种方法。
原创
2022-08-29 22:48:14
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本篇文章的重点在于改进信息瓶颈的优化机制，并且围绕着高纬空间中互信息难以估计，以及信息瓶颈优化机制中的权衡难题这两个点进行讲解。
原创
2021-09-02 14:48:24
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摘要：本篇文章的重点在于改进信息瓶颈的优化机制，并且围绕着高纬空间中互信息难以估计，以及信息瓶颈优化机制中的权衡难题这两个点进行讲解。 本文分享自华为云社区《【云驻共创】美文赏析...
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2021-09-02 15:02:00
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知识蒸馏还是先来简单回顾下知识蒸馏的基本知识。
知识蒸馏的核心思想就是：通过一个预训练的大的、复杂网络(教师网络)将其所学到的知识迁移到另一个小的、轻量的网络(学生网络)上，实现模型的轻量化。目标： 以loss为标准，尽量的降低学生网络与教师网络之间的差异，实现学生网络学习教师网络所教授的知识。知识蒸馏流程训练流程如下：1、训练一个Teacher 网络Net-T2、在高温T下，蒸馏 Teacher
大家好，我是DASOU；今天从代码角度深入了解一下知识蒸馏，主要核心部分就是分析一下在知识蒸馏中损失函数是如何实现的；知识蒸馏一个简单的脉络可以这么去梳理：学什么，从哪里学，怎么学？学什么：学的是老师的知识，体现在网络的参数上；从哪里学：输入层，中间层，输出层；怎么学：损失函数度量老师网络和学生网络的差异性；从架构上来说，BERT可以蒸馏到简单的TextCNN，LSTM等，也就可以蒸馏到TRM架构
参考论文：Knowledge Distillation: A Survey1.前言 近年来，深度学习在学术界和工业界取得了巨大的成功，根本原因在于其可拓展性和编码大规模数据的能力。但是，深度学习的主要挑战在于，受限制于资源容量，深度神经模型很难部署在资源受限制的设备上。如嵌入式设备和移动设备。因此，涌现出了大量的模
知识蒸馏相关技术【模型蒸馏、数据蒸馏】以ERNIE-Tiny为例
原创
2022-10-26 10:13:31
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