kd_loss_function

kd_loss_function是一个用于计算知识蒸馏损失的函数。在引用\[2\]中，定义了一个名为distillation的函数，该函数接受学生模型的输出y、标签labels、教师模型的输出teacher_scores、温度参数temp和权重参数alpha作为输入。该函数使用KLDivLoss计算软损失，并使用cross_entropy计算硬损失。最终的损失是两者的加权和。kd_loss_function的目的是通过知识蒸馏来训练学生模型，使其能够更好地拟合教师模型的输出。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [知识蒸馏NST算法实战：使用CoatNet蒸馏ResNet18](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/127975441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [知识蒸馏入门视频学习](https://blog.csdn.net/weixin_43135178/article/details/129879590)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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