【知识蒸馏综述】从入门到实践：入门篇

Question

如题所述

Answer 1

知识蒸馏综述
知识蒸馏作为模型压缩和加速技术之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。本文主要基于论文"Knowledge Distillation: A Survey"进行笔记和总结。
一、知识蒸馏综述
1. 简介：知识蒸馏旨在将大型模型或集成模型中的信息转移到小型模型中，以在资源有限的设备上部署深度模型。其理论基础源于2006年Bucilua等人的模型压缩技术，而Hinton在2015年正式提出的知识蒸馏概念，被认为是该领域的重要开端。
2. 基本架构：知识蒸馏的基本架构由知识、蒸馏算法和teacher-student架构三部分组成。其中，教师模型（Teacher）提供知识，学生模型（Student）学习并优化。
3. 理论与实践：尽管知识蒸馏在实践中效果显著，但其理论分析和经验理解仍有待深入。大模型可能并非最佳教师，存在模型容量差距。
4. 扩展与应用：知识蒸馏已扩展到teacher-student学习、互学习、终身学习和自我学习等领域，广泛应用于模型压缩和训练数据压缩。
5. 结构概述：本文综述将知识蒸馏系统分为三个主要部分，并进行性能比较和展望。
二、知识与方法
1. Response-Based Knowledge：教师模型的logits作为学习目标，学生模型直接模仿教师模型的最后预测。
2. Feature-Based Knowledge：基于中间层的输出，研究中间层特征的蒸馏方法。需解决层间匹配和维度不匹配问题。
3. Relation-Based Knowledge：不同层或样本间的关系作为学习目标，构造不同层或样本之间的关系进行学习。
三、蒸馏方案
知识蒸馏分为离线、在线和自蒸馏三种架构。离线蒸馏关注知识获取和损失函数设计；在线蒸馏实现教师和学生同时学习；自蒸馏同一网络同时作为教师和学生。
四、教师-学生架构
教师-学生架构旨在解决模型容量差距问题，通过教师助手、残差学习等方式设计更高效的学生架构。
五、蒸馏算法
介绍了离线、在线和自蒸馏的主要算法，并进行了性能比较。大部分情况下使用单教师蒸馏，部分算法可作为优化手段。
六、应用
知识蒸馏广泛应用于低资源设备上的深度模型部署，包括视觉识别、NLP、语音识别等。
七、经典论文与资源
推荐Hinton的开山之作，以及相关博客资源。提供了经典论文链接和知识蒸馏资源库链接。
八、代码工具
推荐Intel的Neural Network Distiller和哈工大的TextBrewer，分别适用于全面模型压缩和NLP领域的知识蒸馏。
九、实践篇
分享了知识蒸馏的实践经验，强调了实践的重要性，并指出了一些遗留问题和悬而未决的问题。实践篇可能待后续时机进行深入讨论。