模型蒸馏Distillation

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今天参考这篇文章：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71986772

transformer系列模型的进展，从BERT到GPT2再到XLNet。然而随着模型体积增大，线上性能也越来越差，所以决定开一条新线，开始follow模型压缩之模型蒸馏的故事线。

0. 名词解释

• teacher – 原始模型或模型ensemble
• student – 新模型
• transfer set – 用来迁移teacher知识、训练student的数据集合
• soft target – teacher输出的预测结果（一般是softmax之后的概率）
• hard target – 样本原本的标签
• temperature – 蒸馏目标函数中的超参数
• born-again network – 蒸馏的一种，指student和teacher的结构和尺寸完全一样
• teacher annealing – 防止student的表现被teacher限制，在蒸馏时逐渐减少soft targets的权重

1.1 为什么蒸馏可以work

好模型的目标不是拟合训练数据，而是学习如何泛化到新的数据。所以蒸馏的目标是让student学习到teacher的泛化能力，理论上得到的结果会比单纯拟合训练数据的student要好。另外，对于分类任务，如果soft targets的熵比hard targets高，那显然student会学习到更多的信息。