猿代码_xiao
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知识蒸馏（深度学习模型压缩）

模型压缩大体上可以分为 5 种：

  • 模型剪枝：即移除对结果作用较小的组件，如减少 head 的数量和去除作用较少的层，共享参数等，ALBERT属于这种；
  • 量化：比如将float32 降到 float8；
  • 知识蒸馏：将 teacher 的能力蒸馏到 student上，一般 student 会比teacher 小。我们可以把一个大而深的网络蒸馏到一个小的网络，也可以把集成的网络蒸馏到一个小的网络上。
  • 参数共享：通过共享参数，达到减少网络参数的目的，如 ALBERT 共享了 Transformer 层；
  • 参数矩阵近似：通过矩阵的低秩分解或其他方法达到降低矩阵参数的目的；

知识蒸馏（深度学习模型压缩）_第1张图片

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