神经网络常说的蒸馏模型是什么鬼？
知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识”压缩”到小型模型（学生模型）中的技术。就像一位经验丰富的教授（教师模型）将毕生所学提炼成精华教给学生（学生模型）一样，知识蒸馏的核心思想不是直接让小模型学习原始训练数据，而是让它学习大模型的”行为模式”和”决策边界”。通过这种方式，学生模型虽然体积更小、推理速度更快、部署成本更低，却能保留大模型绝大部分的性能，通常能达到教师模型95%以上的效果。这使得知识蒸馏成为模型部署和边缘设备上运行AI的关键技术。
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