知识蒸馏

一、 teacher-student框架

MEAL与MEAL v2模型架构

1. 基本概念

teacher模型用来指导student模型的训练

2. KL散度

KL散度可以用来衡量两个概率分布之间的差异，在训练过程中通过最小化teacher的概率输出和student概率的KL散度完成知识蒸馏。

3. 判别器

此处判别器采用3层FC区分teacher模型还是student模型。此处可能是一种正则化方式，因为此处的限制并不是让两者的输出拉近，而是让两者的类型拉近。

判别器的loss与KL loss相加，共同作用于模型的训练。

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