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尺度解耦蒸馏
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
知识蒸馏方法通过改进温度共享设置，提高了学生模型的性能，并在CIFAR-100和ImageNet上进行了评估。预处理方法使纯知识蒸馏方法达到了最先进方法的性能，并提供了其他蒸馏变体的收益。
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关键要点
- 知识蒸馏通过共享基于温度的软最大函数传递软标签。
- 教师和学生之间的温度共享假设需要强制精确匹配 logit 的范围和方差。
- 提出将温度设定为 logit 的加权标准差，并进行 Z 分数预处理标准化。
- 预处理使学生关注教师的基本 logit 关系，而不需要幅值匹配。
- 展示了传统温度共享设置无法可靠地产生真实的蒸馏评估。
- Z 分数成功缓解了传统设置带来的挑战。
- 在 CIFAR-100 和 ImageNet 上对各种学生和教师模型进行了广泛评估，显示显著优越性。
- 纯知识蒸馏方法通过预处理达到了与最先进方法相当的性能。
- 其他蒸馏变体在预处理辅助下获得了显著收益。
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