基于特征的知识蒸馏是什么

基于特征的知识蒸馏是指通过将一个大型模型的特征提取器（例如卷积神经网络中的卷积层）应用到训练数据中，然后将提取的特征用于训练一个小型模型。这个小型模型可以是一个简单的线性模型，也可以是另一个神经网络。这种方法减少了模型的计算复杂度和存储空间占用，同时保留了大型模型的知识。该技术在计算机视觉、自然语言处理等领域中得到了广泛的应用。