深度学习模型轻量化（下）
深度学习模型轻量化（下）web 2.4 蒸馏数组 2.4.1 蒸馏流程缓存 蒸馏本质是student对teacher的拟合，从teacher中汲取营养，学到知识，不只仅能够用到模型压缩和加速中。蒸馏常见流程以下图所示网络 老师和学生能够是不一样的网络结构，好比BERT蒸馏到BiLSTM网络。但通常类似网络结构，蒸馏效果会更好。多线程 整体loss为 soft_label_loss + hard_l
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