摘要：知識蒸餾（knowledge distillation）是模型壓縮的一種常用的方法

一、知識蒸餾入門

1.1 概念介紹

知識蒸餾（knowledge distillation）是模型壓縮的一種常用的方法，不同于模型壓縮中的剪枝和量化，知識蒸餾是通過構建一個輕量化的小模型，利用性能更好的大模型的監督信息，來訓練這個小模型，以期達到更好的性能和精度。最早是由Hinton在2015年首次提出并應用在分類任務上面，這個大模型我們稱之為teacher（教師模型），小模型我們稱之為Student（學生模型）。來自Teacher模型輸出的監督信息稱之為knowledge(知識)，而student學習遷移來自teacher的監督信息的過程稱之為Distillation(蒸餾)。

1.2 知識蒸餾的種類

圖1 知識蒸餾的種類

1、 離線蒸餾

離線蒸餾方式即為傳統的知識蒸餾，如上圖（a）。用戶需要在已知數據集上面提前訓練好一個teacher模型，然后在對student模型進行訓練的時候，利用所獲取的teacher模型進行監督訓練來達到蒸餾的目的，而且這個teacher的訓練精度要比student模型精度要高，差值越大，蒸餾效果也就越明顯。一般來講，teacher的模型參數在蒸餾訓練的過程中保持不變，達到訓練student模型的目的。蒸餾的損失函數distillation loss計算teacher和student之前輸出預測值的差別，和student的loss加在一起作為整個訓練loss，來進行梯度更新，最終得到一個更高性能和精度的student模型。

2、 半監督蒸餾

半監督方式的蒸餾利用了teacher模型的預測信息作為標簽，來對student網絡進行監督學習，如上圖（b）。那么不同于傳統離線蒸餾的方式，在對student模型訓練之前，先輸入部分的未標記的數據，利用teacher網絡輸出標簽作為監督信息再輸入到student網絡中，來完成蒸餾過程，這樣就可以使用更少標注量的數據集，達到提升模型精度的目的。

3、 自監督蒸餾

自監督蒸餾相比于傳統的離線蒸餾的方式是不需要提前訓練一個teacher網絡模型，而是student網絡本身的訓練完成一個蒸餾過程，如上圖（c）。具體實現方式 有多種，例如先開始訓練student模型，在整個訓練過程的最后幾個epoch的時候，利用前面訓練的student作為監督模型，在剩下的epoch中，對模型進行蒸餾。這樣做的好處是不需要提前訓練好teacher模型，就可以變訓練邊蒸餾，節省整個蒸餾過程的訓練時間。

1.3 知識蒸餾的功能

1、提升模型精度

用戶如果對目前的網絡模型A的精度不是很滿意，那么可以先訓練一個更高精度的teacher模型B（通常參數量更多，時延更大），然后用這個訓練好的teacher模型B對student模型A進行知識蒸餾，得到一個更高精度的模型。

2、降低模型時延，壓縮網絡參數

用戶如果對目前的網絡模型A的時延不滿意，可以先找到一個時延更低，參數量更小的模型B，通常來講，這種模型精度也會比較低，然后通過訓練一個更高精度的teacher模型C來對這個參數量小的模型B進行知識蒸餾，使得該模型B的精度接近最原始的模型A，從而達到降低時延的目的。

3、圖片標簽之間的域遷移

用戶使用狗和貓的數據集訓練了一個teacher模型A，使用香蕉和蘋果訓練了一個teacher模型B，那么就可以用這兩個模型同時蒸餾出一個可以識別狗，貓，香蕉以及蘋果的模型，將兩個不同與的數據集進行集成和遷移。

圖2 圖像域遷移訓練

4、降低標注量

該功能可以通過半監督的蒸餾方式來實現，用戶利用訓練好的teacher網絡模型來對未標注的數據集進行蒸餾，達到降低標注量的目的。

1.4 知識蒸餾的原理

圖3 知識蒸餾原理介紹

一般使用蒸餾的時候，往往會找一個參數量更小的student網絡，那么相比于teacher來說，這個輕量級的網絡不能很好的學習到數據集之前隱藏的潛在關系，如上圖所示，相比于one hot的輸出，teacher網絡是將輸出的logits進行了softmax，更加平滑的處理了標簽，即將數字1輸出成了0.6（對1的預測）和0.4（對0的預測）然后輸入到student網絡中，相比于1來說，這種softmax含有更多的信息。好模型的目標不是擬合訓練數據，而是學習如何泛化到新的數據。所以蒸餾的目標是讓student學習到teacher的泛化能力，理論上得到的結果會比單純擬合訓練數據的student要好。另外，對于分類任務，如果soft targets的熵比hard targets高，那顯然student會學習到更多的信息。最終student模型學習的是teacher模型的泛化能力，而不是“過擬合訓練數據”

二、動手實踐知識蒸餾

ModelArts模型市場中的efficientDet目標檢測算法目前已經支持知識蒸餾，用戶可以通過下面的一個案例，來入門和熟悉知識蒸餾在檢測網絡中的使用流程。

2.1 準備數據集

數據集使用kaggle公開的Images of Canine Coccidiosis Parasite的識別任務，下載地址：https://www.kaggle.com/kvinicki/canine-coccidiosis。用戶下載數據集之后，發布到ModelArts的數據集管理中，同時進行數據集切分，默認按照8:2的比例切分成train和eval兩種。

2.2 訂閱市場算法efficientDet

進到模型市場算法界面，找到efficientDet算法，點擊“訂閱”按鈕

圖4 市場訂閱efficientDet算法

然后到算法管理界面，找到已經訂閱的efficientDet，點擊同步，就可以進行算法訓練

圖5 算法管理同步訂閱算法

2.3 訓練student網絡模型

起一個efficientDet的訓練作業，model_name=efficientdet-d0，數據集選用2.1發布的已經切分好的數據集，選擇好輸出路徑，點擊創建，具體創建參數如下：

圖6 創建student網絡的訓練作業

得到訓練的模型精度信息在評估結果界面，如下：

圖7 student模型訓練結果

可以看到student的模型精度在0.8473。

2.4 訓練teacher網絡模型

下一步就是訓練一個teacher模型，按照efficientDet文檔的描述，這里選擇efficientdet-d3，同時需要添加一個參數，表明該訓練作業生成的模型是用來作為知識蒸餾的teacher模型，新起一個訓練作業，具體參數如下：

圖8 teacher模型訓練作業參數

得到的模型精度在評估結果一欄，具體如下：

圖9 teacher模型訓練結果

可以看到teacher的模型精度在0.875。

2.5 使用知識蒸餾提升student模型精度

有了teacher網絡，下一步就是進行知識蒸餾了，按照官方文檔，需要填寫teacher model url，具體填寫的內容就是2.4訓練輸出路徑下面的model目錄，注意需要選到model目錄的那一層級，同時需要添加參數use_offline_kd=True，具體模型參數如下所示：

圖10 采用知識蒸餾的student模型訓練作業參數

得到模型精度在評估結果一欄，具體如下：

圖11 使用知識蒸餾之后的student模型訓練結果

可以看到經過知識蒸餾之后的student的模型精度提升到了0.863，精度相比于之前的student網絡提升了1.6%百分點。

2.6 在線推理部署

訓練之后的模型就可以進行模型部署了，具體點擊“創建模型”

圖12 創建模型

界面會自動讀取模型訓練的保存路徑，點擊創建：

圖13 導入模型

模型部署成功之后，點擊創建在線服務：

圖14 部署在線服務

部署成功就可以進行在線預測了：

圖15 模型推理結果展示

三、知識蒸餾目前的應用領域

目前知識蒸餾的算法已經廣泛應用到圖像語義識別，目標檢測等場景中，并且針對不同的研究場景，蒸餾方法都做了部分的定制化修改，同時，在行人檢測，人臉識別，姿態檢測，圖像域遷移，視頻檢測等方面，知識蒸餾也是作為一種提升模型性能和精度的重要方法，隨著深度學習的發展，這種技術也會更加的成熟和穩定。

參考文獻：

[1]Data Distillation: Towards Omni-Supervised Learning

[2]On the Efficacy of Knowledge Distillation

[3]Knowledge Distillation and Student-Teacher Learning for Visual Intelligence: A Review and New Outlooks

[4]Towards Understanding Knowledge Distillation

[5]Model Compression via Distillation and Quantization

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的一分钟带你认识深度学习中的知识蒸馏的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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