一、知识蒸馏技术演进与核心价值 深度神经网络(DNN)在计算机视觉、自然语言处理等领域取得突破性进展的同时,模型参数量呈现指数级增长趋势。以ResNet-152为例,其参数量达6000万,推理延迟高达200ms以上,难以……
一、知识蒸馏的技术本质与核心价值 在深度学习模型部署场景中,大型预训练模型(如ResNet-152、BERT-large)虽具备强大的特征提取能力,但其参数量和计算资源消耗往往超出边缘设备的承载能力。知识蒸馏(Knowledge……