吃火锅（Python）

知识蒸馏

前置知识

1. Loss
   
   现在分数-正确分数+1
   例：
   

2. 正则化 Regularization
   用来防止过拟合
   
   

知识蒸馏相关

1. softmax
   把分数转换为概率的一种方法，e的次方
   

2. hard targets 和 soft targets

4. 蒸馏温度 T
   在原来的softmax下，除以某个系数，让概率值相差不太大
   

5. 知识蒸馏过程
   

Loss:
hard loss： 传统交叉熵
distillation loss：
9
一般需要训练好的情趣额度较高的大的教师模型，和未训练的小的学生模型进行训练