ssld蒸馏策略

ssld蒸馏策略
SSLD蒸馏策略是一种模型压缩技术，用于将一个复杂的、大
型的模型（通常被称为教师模型）转化为一个较小、简化的模型（被称为学生模型）。

这种技术的目的是通过在训练过程中让学生模型在教师模型的指导下进行学习，从而达到减少模型参数数量和计算复杂度的效果，同时尽量保持模型性能。

SSLD蒸馏策略的核心思想是在训练过程中通过一种软目标或
者软标签来指导学生模型。

通常情况下，教师模型的输出结果被视为软目标，在损失函数中与学生模型的输出进行比较。

softmax函数通常用于将教师模型的输出概率分布转化为软目标。

学生模型在训练过程中通过最小化损失函数来优化模型参数。

SSLD蒸馏策略的好处是可以在减少模型大小和计算复杂度的
同时，尽量保持模型性能。

因为学生模型在训练过程中从教师模型的指导下进行学习，可以利用教师模型的知识和泛化能力。