基于特征的知识蒸馏中的特征提取器是什么

基于特征的知识蒸馏中的特征提取器是一个模型或算法，用于从原始数据中提取关键特征，并将其转换为可供其他模型或算法使用的形式。在知识蒸馏中，特征提取器被用来学习从一个大型神经网络中提取的特征，这些特征可以用来训练较小的神经网络，以达到类似的性能。这种方法可以提高模型的效率和准确性，并缩短训练时间。常见的特征提取器包括卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)和变换器 (Transformer)。