知识蒸馏教程：从经典KD到FitNet全面掌握模型压缩核心技术

知识蒸馏教程：从经典KD到FitNet全面掌握模型压缩核心技术

知识蒸馏是将大模型的知识迁移到小模型的核心技术。本教程系统讲解两大经典方法：一是Hinton的KD方法使用Teacher-Student架构通过温度参数将大模型的软目标概率分布蒸馏给小模型；二是FitNet方法引入中间层隐藏映射指导学生训练通过逐层学习加速收敛。教程详细解析算法原理和损失函数设计并展示PyTorch实现。

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