知识蒸馏使用什么loss和优化器好一些
时间: 2024-04-26 08:01:41 浏览: 58
知识蒸馏最常用的损失函数是Soft Label Loss和Knowledge Distillation Loss。其中,Soft Label Loss是指将教师模型的输出作为标签,与学生模型的输出比较得到的损失函数,而Knowledge Distillation Loss则是将教师模型的输出作为软标签,与学生模型的输出比较得到的损失函数。
在选择优化器方面,由于知识蒸馏过程中的损失函数通常是非常复杂的,因此常用的优化器有Adam、RMSProp等基于梯度的优化器,也可以采用基于近似二阶优化方法的优化器,如L-BFGS等。具体选择哪种优化器需要根据具体情况进行考虑,通常需要进行实验比较。