Дистилляция знаний

term_id: knowledge_distillation

Category: training_techniques

Definition

Дистилляция знаний — это метод машинного обучения, используемый для сжатия крупной сложной нейронной сети (учителя) в более маленькую и эффективную сеть (ученика). Модель-ученик обучается воспроизводить…

Summary

Дистилляция знаний — это техника сжатия модели, при которой меньшая модель-ученик учится имитировать поведение большей модели-учителя.

Key Concepts

  • Модель учитель-ученик
  • Сжатие модели
  • Мягкие цели (Soft Targets)
  • Эффективность

Use Cases

  • Развертывание моделей на периферийных устройствах
  • Снижение задержки вывода
  • Снижение затрат на облачные вычисления

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)

Связанные