기술나눔

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증류

모델 증류는 대형 모델(교사 모델)의 지식을 소형 모델(학생 모델)에 전달하여 소형 모델의 성능을 최적화하는 방법입니다. 증류에는 일반적으로 다음과 같은 형태가 포함됩니다.

1. 소프트 라벨 증류

Student 모델은 Teacher 모델의 소프트 라벨을 통해 학습되므로 Student 모델은 Teacher 모델의 출력 분포를 학습합니다.

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. 특징 증류

학생 모델을 통해 교사 모델로부터 학습중간층학생 모델 성능을 최적화하기 위한 특징 표현.

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. 복합증류

소프트 라벨 증류와 특징 증류를 결합하여 Teacher 모델의 출력 분포를 사용하고특징 표현학생 모델을 훈련합니다.

# 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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위의 증류기술을 통해 효과적으로최적화 모델구조를 개선하고, 계산 오버헤드를 줄이고, 모델 성능을 유지하면서 모델의 추론 속도와 배포 효율성을 향상시킵니다.