Knowledge Distillation

term_id: knowledge_distillation

Category: training_techniques

Definition

Knowledge distillation er en maskinlæringsmetode brukt til å komprimere et stort, komplekst nevralt nettverk (læreren) inn i et mindre, mer effektivt nettverk (studenten). Studentmodellen trenes for å

Summary

Knowledge distillation er en teknikk for modellkomprimering der en mindre «studentmodell» lærer å etterligne oppførselen til en større «lærermodell».

Key Concepts

  • Lærer-student-modell
  • Modellkomprimering
  • Mjuk målverdier (soft targets)
  • Effektivitet

Use Cases

  • Distribusjon av modeller på kantenheter (edge devices)
  • Reduksjon av inferenslatens
  • Senking av kostnader for skydatamaskinvare

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)

Relaterte