Definition
这一过程涉及将知识从复杂的高性能“教师”神经网络转移到更简单、高效的“学生”网络中。学生不仅从硬标签中学习，还从软标签（即教师模型的输出概率分布）中学习，从而捕捉更丰富的信息。
Summary
知识蒸馏是一种模型压缩技术，其中较小的学生模型通过学习模仿较大的教师模型的行为来工作。
Key Concepts
- 师生架构
- 软目标
- 模型压缩
- 推理效率
Use Cases
- 在移动设备上部署大型语言模型
- 降低实时计算机视觉应用中的延迟
- 优化边缘计算环境中的深度学习模型
A comprehensive multilingual AI terminology dictionary
这一过程涉及将知识从复杂的高性能“教师”神经网络转移到更简单、高效的“学生”网络中。学生不仅从硬标签中学习，还从软标签（即教师模型的输出概率分布）中学习，从而捕捉更丰富的信息。
知识蒸馏是一种模型压缩技术，其中较小的学生模型通过学习模仿较大的教师模型的行为来工作。