Knowledge Distillation

term_id: knowledge_distillation

Category: training_techniques

Definition

La knowledge distillation è un metodo di apprendimento automatico utilizzato per comprimere una rete neurale grande e complessa (l’insegnante) in una rete più piccola ed efficiente (lo studente). Il modello studente viene addestrato per

Summary

La knowledge distillation è una tecnica di compressione dei modelli in cui un modello studente più piccolo imita il comportamento di un modello insegnante più grande.

Key Concepts

  • Modello Insegnante-Studente
  • Compressione del Modello
  • Target Morbidi
  • Efficienza

Use Cases

  • Implementazione di modelli su dispositivi edge
  • Riduzione della latenza di inferenza
  • Abbattimento dei costi di calcolo cloud

Code Example

import torch
import torch.nn as nn

def distillation_loss(student_logits, teacher_logits, temperature=2.0):
    T = temperature
    student_probs = nn.functional.softmax(student_logits / T, dim=1)
    teacher_probs = nn.functional.softmax(teacher_logits / T, dim=1)
    return nn.functional.kl_div(
        nn.functional.log_softmax(student_logits / T, dim=1),
        teacher_probs,
        reduction='batchmean'
    ) * (T * T)

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