深度学习模型中的知识蒸馏是如何运作的？
原文英文，约2300词，阅读约需9分钟。发表于：。Deep learning models have transformed several industries, including computer vision and natural language processing. However, the rising complexity and resource requirements of these models have...
深度学习模型在多个行业中发挥重要作用，但复杂性和资源需求增加，学术界寻求知识蒸馏来压缩和高效化模型。知识蒸馏通过训练教师模型并将知识转移到学生模型来产生更高效的模型。知识蒸馏在模型压缩、泛化能力、迁移学习等方面具有重要意义。应用领域包括计算机视觉、自然语言处理等。技术和方法包括软目标标签、特征模仿、自我蒸馏等。挑战和限制包括计算负担、教师-学生配对、超参数调整等。
