Κοινή χρήση τεχνολογίας

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Απόσταξη

Η απόσταξη μοντέλων είναι μια μέθοδος βελτιστοποίησης της απόδοσης μικρών μοντέλων με τη μεταφορά της γνώσης ενός μεγάλου μοντέλου (μοντέλο δασκάλου) σε ένα μικρό μοντέλο (μοντέλο μαθητή). Η απόσταξη συνήθως περιλαμβάνει τις ακόλουθες μορφές:

1. Απόσταξη μαλακής ετικέτας

Το μοντέλο μαθητή εκπαιδεύεται μέσω των μαλακών ετικετών του μοντέλου δασκάλου, έτσι ώστε το μοντέλο μαθητή να μαθαίνει την κατανομή εξόδου του μοντέλου δασκάλου.

import torch
import torch.nn as nn

# 定义教师模型和学生模型
teacher_model = ...
student_model = ...

# 定义损失函数
criterion = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')

# 教师模型生成软标签
teacher_model.eval()
with torch.no_grad():
    teacher_outputs = teacher_model(inputs)
soft_labels = torch.softmax(teacher_outputs / temperature, dim=1)

# 学生模型预测
student_outputs = student_model(inputs)
loss = criterion(torch.log_softmax(student_outputs / temperature, dim=1), soft_labels)

# 反向传播和优化
loss.backward()
optimizer.step()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

2. Χαρακτηριστική Απόσταξη

Μάθετε από τα μοντέλα δασκάλων αφήνοντας μοντέλα μαθητώνμεσαίο στρώμααναπαράσταση χαρακτηριστικών για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης του μοντέλου μαθητή.

class FeatureExtractor(nn.Module):
    def __init__(self, model):
        super(FeatureExtractor, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(*list(model.children())[:-1])
    
    def forward(self, x):
        return self.features(x)

teacher_feature_extractor = FeatureExtractor(teacher_model)
student_feature_extractor = FeatureExtractor(student_model)

# 获取特征表示
teacher_features = teacher_feature_extractor(inputs)
student_features = student_feature_extractor(inputs)

# 定义特征蒸馏损失
feature_distillation_loss = nn.MSELoss()(student_features, teacher_features)

# 反向传播和优化
feature_distillation_loss.backward()
optimizer.step()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21

3. Συνδυασμένη Απόσταξη

Συνδυάζοντας την απόσταξη soft label και την απόσταξη χαρακτηριστικών, χρησιμοποιώντας την κατανομή εξόδου του μοντέλου δασκάλου καιΑναπαράσταση χαρακτηριστικώννα εκπαιδεύσει το μοντέλο του μαθητή.

# 定义损失函数
criterion = nn.KLDivLoss(reduction='batchmean')
mse_loss = nn.MSELoss()

# 教师模型生成软标签
teacher_model.eval()
with torch.no_grad():
    teacher_outputs = teacher_model(inputs)
soft_labels = torch.softmax(teacher_outputs / temperature, dim=1)

# 学生模型预测
student_outputs = student_model(inputs)
soft_label_loss = criterion(torch.log_softmax(student_outputs / temperature, dim=1), soft_labels)

# 获取特征表示
teacher_features = teacher_feature_extractor(inputs)
student_features = student_feature_extractor(inputs)
feature_loss = mse_loss(student_features, teacher_features)

# 组合损失
total_loss = soft_label_loss + alpha * feature_loss

# 反向传播和优化
total_loss.backward()
optimizer.step()
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25

Μέσω της παραπάνω τεχνολογίας απόσταξης, είναι δυνατή η αποτελεσματικήΜοντέλο βελτιστοποίησηςδομή, μείωση των υπολογιστικών επιβαρύνσεων και βελτίωση της ταχύτητας συμπερασμάτων και της αποτελεσματικότητας ανάπτυξης του μοντέλου, διατηρώντας παράλληλα την απόδοση του μοντέλου.