Compartilhamento de tecnologia

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Destilação

A destilação de modelos é um método para otimizar o desempenho de modelos pequenos, transferindo o conhecimento de um modelo grande (modelo de professor) para um modelo pequeno (modelo de aluno). A destilação geralmente inclui as seguintes formas:

1. Destilação Soft Label

O modelo do aluno é treinado por meio dos rótulos flexíveis do modelo do professor, para que o modelo do aluno aprenda a distribuição de saída do modelo do professor.

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. Destilação de recursos

Aprenda com os modelos dos professores, permitindo que os modelos dos alunoscamada médiarepresentação de recursos para otimizar o desempenho do modelo do aluno.

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. Destilação Combinada

Combinando destilação soft label e destilação característica, usando a distribuição de saída do modelo do professor eRepresentação de recursospara treinar o modelo do aluno.

# 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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Através da tecnologia de destilação acima, é possível efetivamenteModelo de otimizaçãoestrutura, reduza a sobrecarga computacional e melhore a velocidade de inferência e a eficiência de implantação do modelo, mantendo o desempenho do modelo.