知识蒸馏的不变一致性
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内容提要
本文提出了一种新的知识蒸馏方法，通过比较式知识蒸馏（CKD）和强化稳健知识蒸馏（R2KD）等策略，提升学生模型性能，减少对教师模型的依赖。实验结果表明，这些方法在自然语言处理和计算机视觉领域优于现有技术，有效提升模型表现。
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Q&A
知识蒸馏的主要目标是什么？
知识蒸馏的主要目标是将计算重的教师模型的知识转移到轻量高效的学生模型中，同时保持性能。
比较式知识蒸馏（CKD）是如何提升学生模型性能的？
CKD通过鼓励学生模型理解教师模型对样本解释的微妙差异，提供额外的学习信号，从而提升学生模型性能。
强化稳健知识蒸馏（R2KD）有什么特点？
R2KD结合数据增强，利用关联距离和网络修剪来有效提高模型性能。
面向少教师推理知识蒸馏（FTI KD）有什么优势？
FTI KD旨在减少对教师模型推理的依赖，适应高成本和专有模型的现实。
继承与探索知识蒸馏框架（IE-KD）是如何工作的？
IE-KD将学生模型分为继承和探索部分，继承部分转移已有知识，探索部分鼓励学习不同特征表示。
逆概率加权蒸馏（IPWD）解决了什么问题？
IPWD解决了知识蒸馏时数据分布不同的问题，通过加权样本的倾向得分估计提高了准确度。
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