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
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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最近看了几篇有关teacher-student架构的paper，感觉收获挺大的，今天就来总结一下。这个teacher-student模式架构主要的目的就是用来进行深度学习模型的压缩，属于model compression领域中的一种比较流行的做法。因为深度学习下为了能够获得更好的准确率，训练出的网络往往结构比价复杂，而对于一些在线预测任务来说，复杂的模型结构不利于线上预测任务的快速响应需求，因此模
定义知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。 更简单的理解：用一个已经训练好的模型去“教”另一个模型去学习，这两个模型通常称为老师-学生模型。 用一个小例子来加深理解：相关知识pytorch中的损失函数：Softmax：将一个数值序列映射到概率空间# Softmax
import torch
import torch.nn.fu
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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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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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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作者：pprp这篇是知识蒸馏综述的第一篇，主要内容为知识蒸馏中知识的分类，包括基于响应的知识、基于特征的知识和基于关系的知识。1知识蒸馏简介定义：知识蒸馏代表将知识从大模型向小模型传输的过程。作用：可以用于模型压缩和训练加速 手段。综述梳理思路：知识蒸馏的种类训练机制教师-学生 架构蒸馏算法性能比较实际应用典型的知识蒸馏KD是Hinton于15年发表的paper，明确了知识蒸馏的想法是让学生模型通
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 map。然后，通过尝试复制大网络在每一层的输出(不仅仅是最终的损失)，小
【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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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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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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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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神经网络压缩方法
原创
2021-09-22 15:52:51
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神经网络压缩方法
原创
2022-02-09 10:47:49
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近年来，深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域被验证是一种极其有效的解决问题的方法。通过构建
1， 背景：复杂模型不好直接部署，简单模式更容易直接部署在服务器中 目的：模型压缩 解决办法： 1，使用Distillation：将老师（复杂模型）学到的“知识”灌输给学生（简单模型），所谓的知识其实是泛化能力。 2，衡量模型的复杂程度：模型中参数的数量。 模型容量的概念：模型的容量是指它拟合各种函 ...
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2021-10-10 19:24:00
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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
