知识蒸馏介绍

知识蒸馏介绍

A是效果比较好的大模型，但不适合部署在计算资源有限的小型设备上，可以用知识蒸馏的方法训练一个高效的小模型B。通常只应用于分类任务，且学生只能从头学起

知识蒸馏可以分为输出值知识蒸馏和特征值知识蒸馏

 

小模型预测结果为[1,0,0]，[0,7,0.29,0.01]是教师模型的，而另外两个图片概率为[0.29,0.01] ，也可能是西红柿和香蕉。这个信息对学生是有意义的，我们希望学生能从图片中提取到其他隐含知识。从老师模型中获得这个信息的过程叫做知识蒸馏。

实现知识蒸馏需要的函数

 

log_softmax: 对输入值先算softmax，然后再对softmax的所有输出取一个ln，因为softmax的输出值都在[0,1]之间，所以log_softmax的输出结果都为负数，越接近0代表概率越大。

 

nllloss: 输出值为log_softmax中对应真实标签的值的负数。比如log_softmax输出为[-1.2,-2,-3]，真实标签为[0]，那么nllloss为1.2。nllloss值越大代表误差越大。因为概率越小，log_softmax的输出值也会越小，对应的nllloss值就会越大。

log_softmax和nll_loss一起用的例子:

 

 

p是一个one-hot形式的向量， q是表示概率的向量

 

可以看到，直接对input用cross_entropy 和对input先用log_softmax，再用nll_loss 的输出结果是一样的

温度：

设t为温度，softmax函数会被改造，计算每个输出值时会由    变成  ，这会使输出的值更平均，不会过于极端，例如一个值靠近1，其他值都靠近0 

可以看到，温度t=10时输出值更平均了，t=10000时，输出值基本都为0.33

蒸馏：

 

t=1时，softmax层没有被影响，output向量中的元素[5]为正数，其他都为负数，所以经过softmax层后差异很大，认为[5]的概率接近1，其他元素概率都接近0

t=10时，softmax层被改造了，每个元素概率的差异缩小了。知识蒸馏就是想把下面那个概率图教给学生网络，让学生网络知道这张图片虽然很大概率是[5]，但也有有小概率可能是[3]或[6]，这种蒸馏出来的知识叫做‘暗知识’

老师-学生网络训练流程

 

我们输入的是 一张图片x和它one-hot形式的真实值y，学生网络的输出经过softmax层得到p，然后计算p和y之间的交叉熵LossHARD ，我们希望y越接近p越好，这也是原始的方法。

而知识蒸馏会将教师网络输出经过温度t的蒸馏后得到s,再计算s和学生网络的交叉熵LossSOFT。最终的total loss是这两个Loss的带权相加。这样做的目的是我们一方面希望学生网络输出能接近真实值，另一方面也希望学到老师的知识。

参考：1. https://www.bilibili.com/video/BV1s7411h7K2

           2. https://www.bilibili.com/video/BV1SC4y1h7HB?p=7  

           3. https://zhuanlan.zhihu.com/p/387275923