视频字幕
知识蒸馏是机器学习中的一种重要技术。它的核心思想是让一个小型的学生模型学习一个大型教师模型的知识。教师模型通常是一个复杂的、性能优秀的模型，而学生模型则更加轻量化，适合在资源受限的环境中部署。
知识蒸馏的关键在于软目标的使用。传统训练使用硬目标，即独热编码的标签，只告诉模型正确答案是什么。而软目标是教师模型输出的概率分布，不仅包含正确答案，还包含了模型对其他类别的置信度，这些信息反映了类别之间的相似性和关系。
学生模型的训练过程使用组合损失函数。蒸馏损失衡量学生模型输出与教师模型软目标之间的差异，通常使用KL散度。学生损失衡量学生模型输出与原始硬标签之间的差异，使用交叉熵损失。通过调节两个损失的权重，可以平衡模仿教师模型和学习原始任务的重要性。
知识蒸馏带来了显著的优势。首先是模型压缩，学生模型的参数量通常只有教师模型的十分之一甚至更少。其次是推理加速，小模型的计算速度更快，适合实时应用。同时还能节省内存，降低部署成本。最重要的是，通过知识蒸馏训练的学生模型能够保持接近教师模型的性能。
知识蒸馏在实际应用中有着广泛的场景。在移动端AI应用中，可以将大型模型的知识转移到轻量级模型，实现在手机上的高效推理。在边缘计算设备中，知识蒸馏帮助部署性能优秀但资源消耗较少的模型。总的来说，知识蒸馏是一种重要的模型压缩技术，在保持模型性能的同时显著提高了部署效率。