知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将一个复杂、高性能的“教师网络”的知识迁移到一个更小、更快的“学生网络”中。通过这种方式，学生网络能够在保持较高准确率的同时显著减少计算资源和推理时间的消耗。在实际应用中，尤其是在边缘设备部署、移动端AI推理等场景下，知识蒸馏发挥着至关重要的作用。
知识蒸馏的核心思想是利用教师网络的输出分布来指导学生网络的学习过程。传统的监督学习通常使用硬标签（即one-hot编码的类别标签）进行训练，而知识蒸馏则引入教师网络的软标签（soft labels），这些软标签包含了类间相似性和不确定性信息，能够提供比硬标签更为丰富的学习信号。
在知识蒸馏的过程中，学生网络不仅学习真实标签的信息，还学习教师网络对输入数据的预测概率分布。这种软目标函数通常通过温度参数T（temperature scaling）进行平滑处理，使得概率分布更加柔和，便于学生网络模仿教师的行为。最终的目标函数一般由两部分组成：一部分是传统交叉熵损失，另一部分是学生网络与教师网络输出之间的KL散度（Kullback-Leibler Divergence）。
除了输出层的知识迁移外，近年来的研究还拓展了知识蒸馏的方法，例如中间层特征蒸馏、注意力机制引导、关系蒸馏等。这些方法试图让学生网络不仅模仿教师的最终输出，还能学习其内部表示和抽象能力，从而获得更强的泛化能力和表现力。
知识蒸馏的应用非常广泛，包括但不限于自然语言处理中的BERT模型压缩、计算机视觉中的图像分类与检测任务、语音识别等多个领域。随着模型规模不断增长，知识蒸馏作为一种有效的模型压缩策略，正在成为构建轻量级、高效AI系统的重要工具之一。