模型蒸馏进阶：Logits与Attention Map的双重蒸馏 大家好，今天我们要深入探讨模型蒸馏技术，并介绍一种更高级的蒸馏方法：不仅蒸馏Logits，还蒸馏中间层Attention Map。这种方法能够更有效地将大型教师模型的知识迁移到小型学生模型中，从而提高学生模型的性能。 1. 模型蒸馏概述 模型蒸馏，又称知识蒸馏(Knowledge Distillation)，是一种模型压缩技术，其核心思想是将一个复杂、庞大的教师模型(Teacher Model)的知识迁移到一个简单、轻量级的学生模型(Student Model)中。这样做的目的是让学生模型在保持较低的计算成本的同时，尽可能地接近教师模型的性能。 传统的模型蒸馏主要关注于蒸馏教师模型的Logits。Logits指的是模型softmax层之前的输出，包含了模型对各个类别的置信度信息。通过让学生模型的Logits尽可能地接近教师模型的Logits，可以使学生模型学习到教师模型的决策边界和类别之间的关系。 2. Logits蒸馏的原理与实现 Logits蒸馏的核心是最小化学生模型和教师模型Logits之间的差异。通常使用软目标( …