模型加速一:知识蒸馏(Knowledge Distillation)

一 背景 知识蒸馏（KD）是想将复杂模型（teacher）中的dark knowledge迁移到简单模型（student）中去，一般来说，teacher具有强大的能力和表现，而student则更为紧凑。通过知识蒸馏，希望student能尽可能逼近亦或是超过teacher，从而用更少的复杂度来获得类似的预测效果。Hinton在Distilling the Knowledge in a Neural

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