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，
目录一、模型蒸馏简介和步骤二、模型蒸馏实战1、Bilstm和Roberta文本分类效果展示2、roberta蒸馏到bilstm三、Roberta压缩——theseus理解和实战1、bert-of-theseus思想和方法2、利用bert-of-theseus实现的roberta压缩模型压缩有剪枝、蒸馏和量化等一些方法，模型蒸馏实现起来比较容易简
模型压缩之蒸馏算法小结文章目录模型压缩之蒸馏算法小结输出配准Distilling the Know
原创
2022-12-14 12:38:32
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两种蒸馏形式：模型蒸馏 （模型压缩，模型不同，特征相同）优势特征蒸馏（大模型使用全量特征，适用于模型相同，特征不同）俩种训练方式：pre-train是预先训练teacher网络，然后再训练student网络；co-train则是通过上述介绍的损失对teacher网络和student网络进行联合训练，co-train方式往往训练速度更快，但所需的GPU资源也会更多。teacher - 原始模型或模型
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2023-09-03 20:57:03
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目录前言一、蒸馏的目的二、蒸馏中的softmax三、蒸馏流程1.step2.step3.step4.总结： 前言蒸馏就是把一个大模型变成一个相对小的模型一、蒸馏的目的Distill knowledge from bigger models从大模型中学习知识Use the distilled knowledge to guide the learning of smaller models用学习到
蒸馏的作用首先，什么是蒸馏，可以做什么？正常来说，越复杂的深度学习网络，例如大名鼎鼎的BERT，其拟合效果越好，但伴随着推理（预测）速度越慢的问题。此时，模型蒸馏就派上用场了，其目的就是为了在尽量减少模型精度的损失的前提下，大大的提升模型的推理速度。实现方法其实，模型蒸馏的思想很简单。第一步，训练好原本的复杂网络模型，如BERT，我们称为Teacher模型；第二步，用一个较为简单的模型去拟合Tea
由于bert模型参数很大，在用到生产环境中推理效率难以满足要求，因此经常需要将模型进行压缩。常用的模型压缩的方法有剪枝、蒸馏和量化等方法。比较容易实现的方法为知识蒸馏，下面便介绍如何将bert模型进行蒸馏。一、知识蒸馏原理模型蒸馏的目的是用一个小模型去学习大模型的知识，让小模型的效果接近大模型的效果，小模型被称为student，大模型被称为teacher。知识蒸馏的实现可以根据teacher和st
本文主要为大家讲解关于深度学习中几种模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT。
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2023-06-19 10:48:27
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模型在训练后需要更改，以创建更紧凑的表示形式。这一过程的主要实现技术包括剪枝（pruning）和知识蒸馏。.
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2020-11-27 11:24:29
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# 在 PyTorch 中实现模型蒸馏的入门指南
## 1. 什么是模型蒸馏？
模型蒸馏（Model Distillation）是一种模型压缩技术，其目标是将一个复杂的“大”模型（教师模型）中的知识提取并传递给一个简单的“小”模型（学生模型）。这种方法不仅可以减小模型的体积，还能保持较高的预测性能。特别是在深度学习中，蒸馏技术使得在计算资源受限的设备上部署模型成为可能。
## 2. 模型蒸馏
0.Introduction知识蒸馏（Knowledge Distillation，简记为 KD）是一种经典的模型压缩方法，核心思想是通过引导轻量化的学生模型“模仿”性能更好、结构更复杂的教师模型（或多模型的 ensemble），在不改变学生模型结构的情况下提高其性能。2015 年 Hinton 团队提出的基于“响应”（response-based）的知识蒸馏技术（一般将该文算法称为 vanill
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
写在前面最近对数据集蒸馏比较感兴趣，抽时间看了下这篇经典的数据蒸馏论文《Dataset Distillation》，它是属于knowledge distillation领域的工作。论文地址：://arxiv.org/pdf/1811.10959.pdf
论文代码：://github.com/SsnL/dataset-distillation
论文主页：://ssnl.
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
众所周知，python训练pytorch模型得到.pt模型。但在实际项目应用中，特别是嵌入式端部署时，受限于语言、硬件算力等因素，往往需要优化部署，而tensorRT是最常用的一种方式。本文以yolov5的部署为例，说明模型部署在x86架构上的电脑端的流程。（部署在Arm架构的嵌入式端的流程类似）。一、环境安装1. 安装tensorRT根据自己的系统Ubuntu版本、CPU架构、CUDA版本来选择
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2023-07-30 00:22:31
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Data Distillation: Towards Omni-Supervised Learning
这是一种挑战真实世界数据的 self-train 的方法，在Kaggle等大数据竞赛中非常有用。Omni-Supervised Learning：全方位监督学习，属于半监督(semi-supervised )中的一种，使用带标签的数据和不带标签的其他数据进行学习，可以一定程度上突破带标签数据的性
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
文章目录框架1. 知识蒸馏的算法原理1.1 知识的表示与迁移1.2 训练流程1.3 推理过程1.4 KD与Labe Smoothing的区别2. 知识蒸馏的应用场景3. 知识蒸馏的背后机理4. 知识蒸馏的发展趋势 框架1）第一个方向是把一个已经训练好的臃肿的网络进行瘦身 权值量化：把模型的权重从原来的32个比特数变成用int8，8个比特数来表示，节省内存，加速运算 剪枝：去掉多余枝干，保留有用枝
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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