为什么知识蒸馏可以防止过拟合

知识蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型压缩技术，它通过将一个复杂的模型（教师模型）的知识迁移到一个简单的模型（学生模型）中，从而提高学生模型的性能。知识蒸馏可以防止过拟合，主要原因如下：

1. 数据扩充：在知识蒸馏的过程中，教师模型会产生一些软标签（soft label），这些软标签是一种概率分布，可以看做是对每个类别的置信度。学生模型可以通过这些软标签进行训练，从而扩充了数据集，缓解了过拟合的问题。

2. 模型正则化：知识蒸馏可以看做是一种模型正则化方法。在知识蒸馏中，教师模型的输出可以看做是一种先验知识，学生模型通过拟合这些先验知识进行训练，从而获得了更加平滑的输出结果，减少了过拟合的风险。

3. 模型结构：知识蒸馏可以将复杂的教师模型转化为简单的学生模型，从而减少了模型的参数量和计算量，防止了过拟合的问题。