一、知识蒸馏的核心概念与价值 知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩技术，通过将大型教师模型（Teacher Model）的“知识”迁移到轻量级学生模型（Student Model）中，实现模型性能与计算效率的平衡。……
知识蒸馏：从理论到实践的深度解析 引言：模型轻量化的必然需求 在深度学习模型规模指数级增长的背景下，参数过亿的模型（如GPT-3、ViT-G）虽展现出卓越性能，却面临计算资源消耗大、推理速度慢的困境。以ResNet-1……
知识蒸馏：从理论到实践的深度解析 引言：知识蒸馏的背景与意义 在深度学习领域，模型性能的提升往往伴随着计算资源的指数级增长。例如，GPT-3等超大模型虽然展现出强大的语言理解能力，但其训练成本和推理延迟却……
