知识蒸馏（Knowledge Distillation）

本文主要罗列与知识蒸馏相关的一些算法与应用。但首先需要明确的是，教师网络或给定的预训练模型中包含哪些可迁移的知识？基于常见的深度学习任务，可迁移知识列举为：

• 中间层特征：浅层特征注重纹理细节，深层特征注重抽象语义；
• 任务相关知识：如分类概率分布，目标检测涉及的实例语义、位置回归信息等；
• 表征相关知识：强调特征表征能力的迁移，相对通用、任务无关（Task-agnostic）；表征间相关性，如相似度、Relation等；

另外，知识蒸馏的应用主要有哪些？粗略概况，可包含模型压缩、迁移学习与多教师信息融合等。

1、Distilling the Knowledge in a Neural Network

Hinton的文章"Distilling the Knowledge in a Neural Network"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取）的概念，通过引入与教师网络（Teacher network：复杂、但预测精度优越）相关的软目标（Soft-target）作为Total loss的一部分，以诱导学生网络（Student network：精简、低复杂度，更适合推理部署）的训练，实现知识迁移（Knowledge transfer）。

如上图所示，教师网络（左侧）的预测输出除以温度参数（Temperature）之后、再做Softmax计算，可以获得软化的概率分布（软目标或软标签），数值介于0~1之间，取值分布较为缓和。Temperature数值越大，分布越缓和；而Temperature数值减小，容易放大错误分类的概率，引入不必要的噪声。针对较困难的分类或检测任务，Temperature通常取1，确保教师网络中正确预测的贡献。硬目标则是样本的真实标注，可以用One-hot矢量表示。Total loss设计为软目标与硬目标所对应的交叉熵的加权平均（表示为KD loss与CE loss），其中软目标交叉熵的加权系数越大，表明迁移诱导越依赖教师网络的贡献，这对训练初期阶段是很有必要的，有助于让学生网络更轻松的鉴别简单样本，但训练后期需要适当减小软目标的比重，让真实标注帮助鉴别困难样本。另外，教师网络的预测精度通常要优于学生网络，而模型容量则无具体限制，且教师网络推理精度越高，越有利于学生网络的学习。

教师网络与学生网络也可以联合训练，此时教师网络的暗知识及学习方式都会影响学生网络的学习，具体如下（式中三项分别为教师网络Softmax输出的交叉熵loss、学生网络Softmax输出的交叉熵loss、以及教师网络数值输出与学生网络Softmax输出的交叉熵loss）：

联合训练的Paper地址：https://arxiv.org/abs/1711.05852

2、Exploring Knowledge Distillation of Deep Neural Networks for Efficient Hardware Solutions

GitHub地址：https://github.com/peterliht/knowledge-distillation-pytorch

这篇文章将Total loss重新定义如下：

Total loss的PyTorch代码如下，引入了精简网络输出与教师网络输出的KL散度，并在诱导训练期间，先将Teacher network的预测输出缓存到CPU内存中，可以减轻GPU显存的Overhead：

def loss_fn_kd(outputs, labels, teacher_outputs, params):
    """
    Compute the knowledge-distillation (KD) loss given outputs, labels.
    "Hyperparameters": temperature and alpha
    NOTE: the KL Divergence for PyTorch comparing the softmaxs of teacher
    and student expects the input tensor to be log probabilities! See Issue #2
    """
    alpha = params.alpha
    T = params.temperature
    KD_loss = nn.KLDivLoss()(F.log_softmax(outputs/T, dim=1),
                             F.softmax(teacher_outputs/T, dim=1)) * (alpha * T * T) + \
                             F.cross_entropy(outputs, labels) * (1. - alpha)
 
    return KD_loss

3、Ensemble of Multiple Teachers

Paper地址： Efficient Knowledge Distillation from an Ensemble of Teachers | Request PDF

第一种算法：多个教师网络输出的Soft label按加权组合，构成统一的Soft label，然后指导学生网络的训练：

第二种算法：由于加权平均方式会弱化、平滑多个教师网络的预测结果，因此可以随机选择某个教师网络的Soft label作为Guidance：

第三种算法：同样地，为避免加权平均带来的平滑效果，首先采用教师网络输出的Soft label重新标注样本、增广数据、再用于模型训练，该方法能够让模型学会从更多视角观察同一样本数据的不同功能：

4、Hint-