Condivisione della tecnologia

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Distillazione

La distillazione del modello è un metodo per ottimizzare le prestazioni di piccoli modelli trasferendo la conoscenza di un modello grande (modello insegnante) a un modello piccolo (modello studente). La distillazione solitamente comprende le seguenti forme:

1. Distillazione con etichetta morbida

Il modello studente viene addestrato attraverso le soft label del modello insegnante, in modo che il modello studente apprenda la distribuzione dell'output del modello insegnante.

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()
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2. Distillazione delle caratteristiche

Impara dai modelli degli insegnanti consentendo ai modelli degli studentistrato intermediorappresentazione delle funzionalità per ottimizzare le prestazioni del modello studente.

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()
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3. Distillazione combinata

Combinando la distillazione soft label e la distillazione delle caratteristiche, utilizzando la distribuzione dell'output del modello insegnante eRappresentazione delle caratteristicheper formare il modello studentesco.

# 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()
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Attraverso la tecnologia di distillazione di cui sopra, è possibile farlo in modo efficaceModello di ottimizzazionestruttura, ridurre il sovraccarico computazionale e migliorare la velocità di inferenza del modello e l'efficienza di distribuzione mantenendo le prestazioni del modello.