知识蒸馏综述

一、背景

知识蒸馏技术（Knowledge Distillation）是一种将一个大型、复杂的模型（也被称为教师模型）的知识转移至一个小型的、简单的模型（也被称为学生模型）的技术。这个过程可以被认为是一种迁移学习的方式，可以加速和提高学生模型的性能，同时还可以减少模型的计算资源使用。

二、原理

知识蒸馏通过将教师模型的输出作为学生模型的训练目标，来训练学生模型。这里的输出可以是教师模型的预测概率分布，也可以是教师模型的中间表示（中间层的激活值）。对于后者，可以使用更高级的技术（如Self-Knowledge Distillation和FitNets）将教师模型的隐藏状态映射到学生模型中较浅的隐藏层。在训练期间，通常使用一种软目标函数，使得学生模型的输出接近于教师模型的输出，同时仍然考虑真实标签的损失函数。经过知识蒸馏的学生模型可以更快地收敛，同时提高一些指标，如精度和泛化性。

三、方法

根据知识蒸馏技术的不同应用场景和任务要求，可以分为以下几种方法：

1. Soft Target

Soft Target是最基本的知识蒸馏技术，用于分类任务。它使用一个软目标函数作为标签，而不是硬标签。软标签是一个概率分布，而硬标签是一个one-hot vector。对于每个样本，软标签由教师模型的softmax输出获得，以及一个称为温度因素的超参数作为分布调整的参数。其目标是让学生模型的softmax输出与软标签的概率分布尽可能接近，同时考虑真实标签的损失函数。

def soft_targets(features, labels, model, teacher, temperature):
    teacher_logits = teacher(features)
    teacher_probs = tf.nn.softmax(teacher_logits / temperature)
    student_logits = model(features)
    
    soft_labels = tf.reduce_sum(teacher_probs*tf.nn.log_softmax(student_logits/temperature), axis=1)
    hard_labels = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels, student_logits)
    loss = tf.reduce_mean(soft_labels*.5 + hard_labels*.5) 
    
    return loss

2. FitNets

FitNets是一种将教师模型的隐藏状态映射到学生模型中较浅的隐藏层的技术。这种技术使用教师模型的中间表示作为学生模型目标的一部分。通过在反向传播过程中使用反向传播算法的一种扩展（反向传播对传递），学生模型可以像教师模型一样学习中间表示。

def fitnets(features, labels, model, teacher, alpha):
    teacher_output = teacher(features)
    student_output = model(features)

    teacher_output_shape = tf.shape(teacher_output)
    student_output_shape = tf.shape(student_output)
    hw_teacher = teacher_output_shape[1]*teacher_output_shape[2]
    hw_student = student_output_shape[1]*student_output_shape[2]

    teacher_output = tf.reshape(teacher_output, [-1, hw_teacher, teacher_output_shape[3]])
    student_output = tf.reshape(student_output, [-1, hw_student, student_output_shape[3]])
    teacher_output_t = tf.transpose(teacher_output, [0, 2, 1])
    
    student_attention = tf.nn.relu(tf.matmul(student_output, teacher_output_t)) / tf.cast(hw_teacher, tf.float32)
    teacher_attention = tf.nn.relu(tf.matmul(teacher_output, teacher_output_t)) / tf.cast(hw_teacher, tf.float32)

    loss = tf.reduce_mean(tf.square(student_attention - teacher_attention)) + alpha*tf.reduce_mean(tf.square(student_output - teacher_output))
    
    return loss

3. Self-Knowledge Distillation

Self-Knowledge Distillation是一种使用教师模型的中间表示作为它自己的目标的技术。在这种情况下，使用教师模型的中间表示作为软目标，以及学生模型的自动生成的中间表示作为硬标签，来训练学生模型。通过这种方式，自知识蒸馏学生模型可以学习连接了其输入和输出的内部表达式，提高模型的泛化能力。

def self_knowledge(features, labels, model, temperature, layers):
    output = model(features)
    layer_acts = [features] + [l.output for l in layers]
    logits = tf.split(output, len(layers)+1, axis=-1)
    
    soft_targets = [tf.nn.softmax(tf.squeeze(l_act/temperature, axis=1)) for l_act in layer_acts]
    soft_logits = [tf.nn.softmax(tf.squeeze(l_output/temperature, axis=1)) for l_output in logits]

    loss = sum([tf.reduce_mean(tf.square(soft_targets[i]-soft_logits[i])) for i in range(len(layers)+1)])
    
    return loss

四、应用

知识蒸馏技术已经被应用于许多领域，其中包括机器翻译、语音识别、图像识别等。在ImageNet数据集上，使用知识蒸馏技术可以将MobileNet的Top-1准确率从70.6%提高到72.0%。在语音识别任务中，使用知识蒸馏技术可以将ASR的WERA速率从4.3%提高到3.5%。

五、总结

知识蒸馏技术是一种实用的深度学习技术，可以将教师模型的知识转移到学生模型中，从而提高学生模型的性能。不同的知识蒸馏方法可以应用于不同的任务和场景，同时需要进行超参数的调整。知识蒸馏技术的进一步发展可以为深度学习应用提供更快速、更精确和更节能的解决方案。