知識蒸餾綜述

一、背景

知識蒸餾技術（Knowledge Distillation）是一種將一個大型、複雜的模型（也被稱為教師模型）的知識轉移至一個小型的、簡單的模型（也被稱為學生模型）的技術。這個過程可以被認為是一種遷移學習的方式，可以加速和提高學生模型的性能，同時還可以減少模型的計算資源使用。

二、原理

知識蒸餾通過將教師模型的輸出作為學生模型的訓練目標，來訓練學生模型。這裡的輸出可以是教師模型的預測概率分布，也可以是教師模型的中間表示（中間層的激活值）。對於後者，可以使用更高級的技術（如Self-Knowledge Distillation和FitNets）將教師模型的隱藏狀態映射到學生模型中較淺的隱藏層。在訓練期間，通常使用一種軟目標函數，使得學生模型的輸出接近於教師模型的輸出，同時仍然考慮真實標籤的損失函數。經過知識蒸餾的學生模型可以更快地收斂，同時提高一些指標，如精度和泛化性。

三、方法

根據知識蒸餾技術的不同應用場景和任務要求，可以分為以下幾種方法：

1. Soft Target

Soft Target是最基本的知識蒸餾技術，用於分類任務。它使用一個軟目標函數作為標籤，而不是硬標籤。軟標籤是一個概率分布，而硬標籤是一個one-hot vector。對於每個樣本，軟標籤由教師模型的softmax輸出獲得，以及一個稱為溫度因素的超參數作為分布調整的參數。其目標是讓學生模型的softmax輸出與軟標籤的概率分布儘可能接近，同時考慮真實標籤的損失函數。

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是一種將教師模型的隱藏狀態映射到學生模型中較淺的隱藏層的技術。這種技術使用教師模型的中間表示作為學生模型目標的一部分。通過在反向傳播過程中使用反向傳播演算法的一種擴展（反向傳播對傳遞），學生模型可以像教師模型一樣學習中間表示。

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是一種使用教師模型的中間表示作為它自己的目標的技術。在這種情況下，使用教師模型的中間表示作為軟目標，以及學生模型的自動生成的中間表示作為硬標籤，來訓練學生模型。通過這種方式，自知識蒸餾學生模型可以學習連接了其輸入和輸出的內部表達式，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、應用

知識蒸餾技術已經被應用於許多領域，其中包括機器翻譯、語音識別、圖像識別等。在ImageNet數據集上，使用知識蒸餾技術可以將MobileNet的Top-1準確率從70.6%提高到72.0%。在語音識別任務中，使用知識蒸餾技術可以將ASR的WERA速率從4.3%提高到3.5%。

五、總結

知識蒸餾技術是一種實用的深度學習技術，可以將教師模型的知識轉移到學生模型中，從而提高學生模型的性能。不同的知識蒸餾方法可以應用於不同的任務和場景，同時需要進行超參數的調整。知識蒸餾技術的進一步發展可以為深度學習應用提供更快速、更精確和更節能的解決方案。