本文深入探討了知識蒸餾在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用及其重要性，通過將大型教師模型的知識轉(zhuǎn)移到更小的學(xué)生模型，實(shí)現(xiàn)高效、精確的模型優(yōu)化。學(xué)習(xí)知識蒸餾的策略與實(shí)例，助力學(xué)術(shù)研究者與工程師解決復(fù)雜應(yīng)用中的性能挑戰(zhàn)。...