神经网络知识蒸馏方法综述

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知识蒸馏算法在尽可能不损失模型精度的情况下将大模型的信息迁移到小模型中从而实现模型的压缩。从知识迁移的类型,学生模型的选择以及知识迁移过程中模型训练的方法等方面概述了近年来知识蒸馏方面的主要方法,并对具有代表性的算法进行详细描述,最后提出对此方向的研究展望。
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