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论文：Distilling the Knowledge in a Neural Network

作者：Geoffrey Hitton；Orial Vinyals；Jeff Dean


看得不是很懂，先留个坑，说个大意。


标题就很好地解释了这篇论文是来干嘛的，重点是Distill，萃取，针对的是Neural Network，但是在文章的前2/3并没有看到怎么是面向Neual Network的，整个标题：如何从Neural Network中萃取知识？先只说说我看的前面2/3的部分。

众所周知，将不同的模型进行融合一般都是可以提高泛化能力的[]，然而融合出来的模型过于复杂，有没有一个对应的简单地模型呢。即如何从一个复杂的模型萃取出一个性能接近的简单模型呢？首先我的疑问肯定是这样做有什么好处，既然已经得到了复杂的模型，参数都已经学好，为什么还要多此一举进行萃取--distill呢？嗯，文章中说是为了提高预测时的效率，但我的疑惑仍在：进行萃取--distill的成本可以换回预测时节省的成本吗？

mark 1： 类别概率可以反映很重要的信息。例如下面这个例子：




mark 2：softmax 是将类别转化成概率的输出，在其中加上温度T的表示，T越大，概率分布越柔和：


论文：Distilling the Knowledge in a Neural Network_第1张图片

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