模型蒸馏和知识蒸馏一样吗

模型蒸馏（Model Distillation）是一种机器学习技术，尤其在深度学习领域中，它通常涉及将一个大而复杂的预训练模型（通常是教师模型或高级模型）的知识转移到一个较小、更简单的模型（称为学生模型或轻量级模型）。这个过程通过让学生模型模仿教师模型的预测结果来实现，即便在输入相同的条件下，老师的决策更复杂。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）是模型蒸馏的一个具体形式，最初由Hinton等人提出，主要是为了提高小型网络的性能。它不仅仅关注最终的分类输出，还会让学生模型学习老师模型内部表示的“隐含”知识，比如中间层的激活值。因此，虽然两者都是通过传递知识来提升模型效率，但知识蒸馏是一个更为广泛的术语，涵盖了多种类型的模型间信息转移策略。