知识蒸馏损失函数计算代码
时间: 2023-07-08 16:49:59 浏览: 53
知识蒸馏的损失函数通常包括两部分:一是学生网络的交叉熵损失函数;二是学生网络与教师网络的输出之间的距离损失函数(如均方误差)。
以下是一个简单的代码示例,其中假设学生网络和教师网络的输出都是一个概率分布,即经过softmax处理的输出:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 假设学生网络和教师网络的输出都是一个概率分布,即经过softmax处理的输出
student_logits = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes])
teacher_logits = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes])
# 计算学生网络的交叉熵损失函数
student_probs = tf.nn.softmax(student_logits)
student_labels = tf.placeholder(tf.float32, [None, num_classes])
student_cross_entropy = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=student_labels, logits=student_logits))
# 计算学生网络与教师网络的输出之间的均方误差损失函数
mse_loss = tf.reduce_mean(tf.square(tf.subtract(student_probs, teacher_probs)))
# 将两个损失函数按权重进行加权求和,其中alpha为一个超参数
alpha = 0.5
total_loss = alpha * student_cross_entropy + (1 - alpha) * mse_loss
# 训练过程中使用total_loss进行反向传播
train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001).minimize(total_loss)
```
其中,`student_logits`和`teacher_logits`是学生网络和教师网络的输出,`student_labels`是学生网络的标签,`num_classes`是分类任务中的类别数。`student_probs`是学生网络的概率分布输出,`teacher_probs`是教师网络的概率分布输出,`mse_loss`是均方误差损失函数,`alpha`是两个损失函数的权重,`total_loss`是加权后的总损失函数,`train_op`是训练操作。