简单解释一下知识蒸馏是什么
知识蒸馏是一种模型压缩技术，其中小型模型（"学生"）被训练成复制大型复杂模型（"教师"）或模型集成的行为。
核心原理是训练学生不仅学习真实目标标签，更重要的是学习教师的软预测（概率）。这利用了教师经过软化的"softmax"输出（使用更高的温度参数），与仅使用硬标签相比，它传达了更丰富的关于类别相似性和相互关系的信息。学生通过专门的损失函数学习匹配这些软化的概率，该损失函数通常结合知识蒸馏损失和标准监督损失。
该技术允许在移动设备和边缘系统等计算资源和内存受限的平台上部署强大的模型。它在显著减小模型大小和推理时间的同时，保留了教师模型的大部分准确性和泛化能力。
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