知识蒸馏图解

在深度学习的世界里，模型的参数量越来越大，计算成本也越来越高。如何让大模型的强大能力迁移到小模型上，既保证推理效率，又不损失太多性能？知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩技术，通过让小型学生模型（Student Model）模仿大型教师模型（Teacher Model）的“知识”，实现轻量化部署且保持高性能。其核心思想是将复杂模型的泛化能力迁移到轻量模型中，广泛应用于移动端部署、边缘计算等场景。