知识蒸馏知识蒸馏概念最厉害三个股票

本文目录一览：

• 1、知识蒸馏和数据蒸馏的区别
• 2、【精读AI论文】知识蒸馏
• 3、知识蒸馏的过程是怎样的?与迁移学习的区别在哪里?
• 4、知识蒸馏与玻尔兹曼分布

知识蒸馏和数据蒸馏的区别

1、定义和方式区别。知识蒸馏是指从多个已经训练好的大型模型中，将知识转移给一个轻量级的模型，而数据蒸馏是指在训练模型时，通过挑选和重组合适的数据来提升模型性能。知识蒸馏通过将学习到的知识进行压缩和转化，而数据蒸馏通过选择具有代表性和多样性的数据，剔除冗余和噪声。

2、知识蒸馏相关技术，以ERNIETiny为例，主要包括模型蒸馏和数据蒸馏：模型蒸馏： 基本原理：知识蒸馏是将复杂教师模型的“知识”转移到简单学生模型的过程，旨在利用教师模型的强大能力，使学生模型更紧凑且性能接近或超过教师模型。

3、ERNIE-Tiny采用四阶段渐进式知识蒸馏框架，包括一般蒸馏、增强一般蒸馏、任务适应性蒸馏和特定任务蒸馏，旨在压缩预训练模型，同时保持性能。实验验证4层ERNIE-Tiny在GLUE基准测试上保持90%以上的性能，参数减少5倍，推理速度加快4倍。

4、提升模型精度：通过蒸馏，student模型可以学习到teacher模型的泛化能力，从而提升自身的精度。降低模型时延：使用轻量级的student模型可以显著降低模型的运行时延，同时保持较高的精度。图片标签之间的域迁移：可以将不同数据集的知识集成和迁移到一个模型中。

5、用户可以使用不同数据集训练的teacher模型同时蒸馏出一个可以识别多个数据集的模型，将不同域的数据集进行集成和迁移。降低标注量：通过半监督的蒸馏方式来实现，用户利用训练好的teacher网络模型来对未标注的数据集进行蒸馏，达到降低标注量的目的。

6、知识蒸馏：核心思想：通过让学生模型从教师网络中学习，以获取其知识。实现方式：让学生模型模仿教师网络的输出或中间层表示，从而减小模型体积并保持大部分性能。权重共享：核心思想：在神经网络的不同部分共享权重，以减少参数数量。

【精读AI论文】知识蒸馏

精读AI论文：知识蒸馏 引言 知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将一个大而复杂的模型（教师网络）中的知识转移到一个小而简单的模型（学生网络）中，同时保持或尽可能接近原始模型的性能。这种技术对于在资源受限的环境中部署深度学习模型尤为重要。

知识蒸馏技术发展现状： 应用领域：知识蒸馏在计算机视觉等AI领域有广泛应用，特别是在利用大规模数据预训练模型时，因其能增强模型的适应性和实用性，工业界对此需求强烈。 主要算法：知识蒸馏算法主要分为基于目标驱动和特征匹配两大方向。

在AI的探索之路上，我们来到了《AI不惑境》系列的第十一篇文章，专注于知识蒸馏这一重要概念。在这个阶段，我们不再仅仅模仿和追随，而是进入创造的领域，鼓励大家独立思考和探索。

知识蒸馏是一种模型压缩方法，基于“教师-学生网络思想”，因其简单有效，在工业界广泛应用。该技术的理论源于2015年Hinton发表的论文《Knowledge Distillation》。本文将简单解读这篇论文，用简单语言描述作者的主要思想。我们将从背景和动机讲起，介绍“知识蒸馏”的方法，并讨论“温度”这一名词。

在AI大模型中，“炼丹”指的是训练大型神经网络模型的过程，“挖矿”指的是从海量数据中挖掘有价值信息的过程，“蒸馏”则是模型压缩的技术。炼丹：这个术语象征着训练大型神经网络模型的艰辛旅程。它需要海量数据的滋养、强大算力的支撑以及精细的模型设计和优化技巧。

知识蒸馏的过程是怎样的?与迁移学习的区别在哪里?

1、知识蒸馏与迁移学习都是现代机器学习中的重要概念，旨在利用已有的知识提高模型在特定任务上的性能。知识蒸馏可以视作迁移学习的一个特例，但它们的实现方式和目的略有不同。迁移学习是一个广泛的概念，它包括了多种实现形式，如预训练-微调、域适应、多任务学习等，都能实现知识的迁移。

2、性能提升：通过知识蒸馏，学生网络能够在保持较小模型大小的同时，接近甚至超过教师网络的性能。知识迁移：即使学生网络从未见过某些类别的样本，也能通过教师网络学习到这些类别的知识，从而具备对这些类别的预测能力。

3、知识蒸馏的概念 知识蒸馏最早由Hinton在2015年提出并应用在分类任务上。在这个框架中，大模型被称为teacher（教师模型），小模型被称为Student（学生模型），来自Teacher模型输出的监督信息称之为knowledge（知识），而student学习迁移来自teacher的监督信息的过程称之为Distillation（蒸馏）。

4、功能：提升模型精度：通过蒸馏，student模型可以学习到teacher模型的泛化能力，从而提升自身的精度。降低模型时延：使用轻量级的student模型可以显著降低模型的运行时延，同时保持较高的精度。图片标签之间的域迁移：可以将不同数据集的知识集成和迁移到一个模型中。

5、知识蒸馏概念：知识蒸馏是一种模型压缩和迁移学习技术，旨在将一个复杂、性能高的教师模型的知识迁移到一个简单的学生模型中。其核心思想是让学生模型学习教师模型的输出，而不仅仅是学习训练数据的标签。

6、而在知识蒸馏时，由于我们已经有了一个泛化能力较强的Net-T，我们在利用Net-T来蒸馏训练Net-S时，可以直接让Net-S去学习Net-T的泛化能力。一个很直白且高效的迁移泛化能力的方法就是：使用softmax层输出的类别的概率来作为“soft target”。

知识蒸馏与玻尔兹曼分布

知识蒸馏是一种从复杂的大模型中提取并传递给小模型“知识”的技术，而玻尔兹曼分布在知识蒸馏过程中起到了调整模型输出熵的类似“温度”概念的作用。知识蒸馏： 核心思想：尝试从深度的大模型中提取关键信息或“知识”，并将这些信息传递给一个较小、较简单的模型。

知识蒸馏与玻尔兹曼分布：在机器学习中，模型的复杂度与正则化是关键。大模型如深度神经网络通过深度和大量参数探索复杂关系，但过大的自由度可能导致过拟合。为解决这一问题，我们引入正则化手段，如Dropout、Batch Normalization等，以及模型集成，如Ensemble，它们在实际应用中有效对抗过拟合。