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
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2023-12-13 12:45:51
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作者：Prakhar Ganesh导读对教师学生网络进行一个初步的了解。什么是知识蒸馏？近年来，神经模型在几乎所有领域都取得了成功，包括极端复杂的问题。然而，这些模型体积巨大，有数百万(甚至数十亿)个参数，因此不能部署在边缘设备上。知识蒸馏指的是模型压缩的思想，通过一步一步地使用一个较大的已经训练好的网络去教导一个较小的网络确切地去做什么。“软标签”指的是大网络在每一层卷积后输出的feature
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
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2024-08-16 08:32:14
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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，
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2023-12-11 13:52:47
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## 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、知识蒸馏简介 知识蒸馏是模型压缩方法中的一个大类，是一种基于“教师-学生网络（teacher-student-network）思想”的训练方法， 其主要思想是拟合教师模型（teacher-model）的泛化性等（如输出概率、中间层特征、激活边界等），而不是一个简简单单的0-1类别标签。 &
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2024-10-26 12:31:35
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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、
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2024-04-30 21:03:57
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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
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2023-11-29 14:32:04
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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
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2024-07-27 15:31:49
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# 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
原创
2024-09-14 04:51:08
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作者丨pprp编辑丨极市平台导读 这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新，可以分为离线蒸馏，在线蒸馏和自蒸馏。 感性上理解三种蒸馏方式：离线蒸馏可以理解为知识渊博的老师给学生传授知识。在线蒸馏可以理解为教师和学生一起学习。自蒸馏意味着学生自己学习知识。1. 离线蒸馏 Offline Distillation上图中，红色表示pre-trained, 黄
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2022-07-29 09:15:49
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【GiantPandaCV导语】Knowledge Distillation A Suvery的第二部分，上一篇介绍了知识蒸馏中知识的种类，这一篇介绍各个算法的蒸馏机制，根据教师网络是否和学生网络一起更新，可以分为离线蒸馏，在线蒸馏和自蒸馏。 感性上理解三种蒸馏方式： 离线蒸馏可以理解为知识渊博的老
原创
2021-12-29 09:54:33
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知识蒸馏是一种在繁琐的模型中提炼知识并将其压缩为单个模型的方法，以便可以将其部署到实际应用中。AI的教父Geoffrey Hinton和他在Google的两个同事Oriol Vinyals和Jeff Dean于2015年引入了知识蒸馏。 知识蒸馏是指将笨拙的模型（教师）的学习行为转移到较小的模型（学生），其中，教师产生的输出被用作训练学生的“软目标”。通过应用此方法，作者发现他们在MNI
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2024-04-28 22:44:15
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一、 知识蒸馏是什么知识蒸馏主要处理的是模型的有效性和效率之间的平衡问题：模型越来越深、越来越复杂，导致模型上线后相应速度太慢，无法满足系统的低延迟要求。 知识蒸馏就是目前一种比较流行的解决此类问题的技术方向。 一般为teacher-student模式，主要思想是用一个复杂的、较大的teacher model去指导简单的、较小的student model的学习。 线上使用的是student小模型。
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2024-08-28 16:06:00
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【GiantPandaCV导语】Knowledge Distillation A Suvery的第二部分，上
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2021-12-21 13:43:44
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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
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2024-01-28 07:05:57
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1.背景1.类似于青出于蓝而胜于蓝，故事可以挑战别那么大，出于蓝而近似蓝就好了 2.看似是来自于同个类型，但是是两个类型 3.A强模型，B模型效果差，让B向A学习，看看人家咋学的 4.但是同时B模型也不能只向A模型（强模型）学，也得学学标准答案（老大也可能出错）2.什么是蒸馏1.现在效果好的都基本上是大模型，设备和环境资源都好，大模型一般都效果好 2.但是缺点是:应用可能麻烦点，比较耗费资源，可能
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2024-06-28 14:30:00
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Deeplearning知识蒸馏 merge paddleslim.dist.merge(teacher_program, student_program, data_name_map, place, scope=fluid.global_scope(), name_prefix='teacher_
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2021-02-21 06:56:00
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在弄懂原理基础上，从本篇博客开始，逐步介绍基于知识蒸馏的增量学习、模型压缩的代码实现。毕竟“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”。先从最经典的Hilton论文开始，先实现基于知识蒸馏的模型压缩。相关原理可以参考博客：，既然基本原理是用一个已训练的teacher网络，去教会一个student网络，那首先需要定义这两个网络如下。这里我们采用pytorch语言，以最简单的mnist数据集为例来看看效果。先
一、知识蒸馏入门1.1概念介绍知识蒸馏（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年首次提出并应用在分类任务上面，这个大模型我们称之为teacher（教师模型），小模型我们称之为Student（
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2024-10-05 10:53:08
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