基于张量分解提升知识蒸馏的过参数化学生模型

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该研究解决了大型预训练模型因计算需求高而难以广泛应用的问题。作者提出了一种新颖的张量分解策略，通过有效的参数矩阵分解，将较小的学生模型过参数化，实现无损的知识转移，并通过tensor约束损失确保学生和教师模型的一致性。实验验证了该方法在计算机视觉和自然语言处理任务中的显著性能提升。

该研究提出了一种张量分解策略，以解决大型预训练模型的计算需求问题。通过参数矩阵分解，实现无损知识转移，确保学生与教师模型的一致性。实验表明，该方法在计算机视觉和自然语言处理任务中显著提升了性能。