76:探索深度学习模型的知识蒸馏

摘要

知识蒸馏是一种将大型深度学习模型的知识迁移到更小模型的技术它可以有效地提高模型的推理速度和降低模型的存储空间需求。本文将深入探讨KD176的原理和应用并介绍其在不同领域的最新进展。

1简介

深度学习模型在近年来取得了巨大的成功但在实际应用中模型的体积和推理速度往往成为制约因素。知识蒸馏技术可以有效地解决这些问题它通过将大型模型的知识迁移到更小模型可以显著提高模型的推理速度和降低模型的存储空间需求。