【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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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
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2024-01-08 18:08:00
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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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1.三个概念a.老师、学生网络：通过结构复杂，计算量大但是性能优秀的教师神经网络，对结构相对简单，计算量较小的学生网络进行指导，以提升学生网络的性能。b.暗知识：目标间的相似性c.温度系数【超参】：调节softmax公式中，exp的分母T越大，分布越平滑，贫富差距越小 作用：类似负重登山，T相当于负重包。当有一天取下负重后，登山就会比正常快。现在使得各个类别之间的界限模糊，网络必需增加性
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2024-04-22 14:29:41
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目录 1 杂谈2 蒸馏方法概述。2.1 基于最后输出层的蒸馏2.2 基于中间结果层的蒸馏2.3 基于元学习的蒸馏3 实验结果和参考代码1 杂谈鉴于目前算法和数据的瓶颈，我最近研究了一下模型蒸馏，目的是通过大模型能够带动我需要的小模型。目前的模型蒸馏这方面的研究已经不少了，专业术语上也有了KD（Knowl-edge Distillation (KD)）， knowledge tr
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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【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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知识蒸馏（Knowledge Distilling），你或许在吃饭的间隔，在电梯间的片刻，多多少少都听身边的算法狗聊到过这个名词，却因为它晦涩无比，没有深究；那它背后隐藏了什么算法呢~？小喵今天就用简单的描述，带大家一起了解了解它~话题1：什么是知识？在日常生活中，我们对客观世界的认知，就是一种知识；但是这不是我们今天的主角--【知识蒸馏】所描述的"知识"，在算法的世界里呢~我们的网络模型就代表了
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
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2024-05-09 10:38:11
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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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相平衡简单蒸馏在一定压力下，液体混合液在蒸馏釜中加热，当加热到某一温度时，液体开始汽化，生成的蒸汽当即被引出并继续加热，蒸汽不断形成并不断引出，将其冷凝冷却成液体，将不同组成范围的馏出液分别导入不同容器贮存,这种操作称为简单蒸馏。特点：处理能力较低，分离效果不高。适用范围：只适用于小型粗略分离或作为初步加工。平衡蒸馏如果将混合液加热之沸腾，并使汽相与液相保持较长时间的密切接触，且汽液两相达到平衡状
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2023-11-19 14:01:25
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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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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
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2024-03-04 13:39:59
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我们一般希望部署到应用中的模型使用较少的计算资源(存储空间、计算单元等)，产生较低的时延,因此需要进行模型压缩和加速。常用的四个技术是设计高效小型网络、剪枝、量化和蒸馏。１.基础理论2014年Hinton等人发表的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》首次提出了蒸馏学习的概念。蒸馏学习即教师模型（大参数，深网络）蒸馏出一个学生模型（小参数，浅网
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2024-05-28 09:37:24
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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
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2024-02-02 13:43:14
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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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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
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2024-07-25 07:44:42
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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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