本文主要是介绍简单了解Knowledge distillation知识蒸馏，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
论文：Distilling the Knowledge in a Neural Network
一、什么是知识蒸馏，为什么要使用知识蒸馏？
知识蒸馏就是把一个大模型的知识迁移到小模型上，因为大模型虽然能达到较高的精度，但它的训练往往需要大量的资源和时间，小模型的训练需要的资源少，训练速度快，但它的精度往往不如大模型。显然，不是每个人都拥有足够的资源训练大模型，为了使用更少的资源、更快的速度，并且精度不能太差，不如让小模型Student学习大模型Teacher的知识，用更少的资源就能达到不错的精度。
二、知识是什么？
首先，区分硬标签和软标签，硬标签就是对分类结果，1就是1，0就是0，一只猫判断它是猫的概率是1，是狗的概率是0，软标签就是用概率给它一个不那么确定的标签，一只猫判断它是猫的概率是0.8，是狗的概率是0.2。
硬标签是我们数据集中通常已知的，一个模型经过训练后它输出的往往是软标签，软标签比硬标签具有更多的知识，比如图片猫的概率是0.8，狗的概率是0.2，说明猫和狗在一定程度上有相似性，而和苹果的相似性为0，这给了我们类别之间更多的关联和信息。
因此，小模型除了利用已知的硬标签，还可以从大模型给的预测软标签中学习更多的“知识”。
三、如何蒸馏知识
Student既要学习真实标签，也就是硬标签，还要学习Teacher给的软标签，那么损失函数就定义为：
L=CE(y,p)+αCE(q,p)
y是真实标签，p是Student的预测，q是Teacher的预测。
此外，由于Softmax通常把不同类的预测概率区分的很大，比如猫的是0.999，狗是0.001，苹果是0，这样狗和苹果和猫的相似度几乎都一样为0了，为了避免这种情况，加入温度Temperature，让每个类的预测差距不那么大：
这样更有利于Student学习到知识。
四、具体应用
kl散度计算：
# 计算完kl散度总和再除以batch_size
F.kl_div(s_pre, t_pre, reduction='batchmean')
# 计算每个p(x_i)log(p(x_i)/q(x_i))
F.kl_div(s_pre, t_pre, reduction = 'none')
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