知识蒸馏的优缺点是什么？

知识蒸馏将能力从大型复杂模型（教师模型）迁移到更小、更简单的模型（学生模型），从而在资源受限的环境中实现部署。其主要优势在于压缩模型以实现高效推理。

主要优势包括显著减小模型体积和计算需求，便于在边缘设备上部署。学生模型通过学习教师模型的软化输出（软标签）和内部表示，往往能达到与从头训练相当甚至更优的精度。主要局限在于依赖预训练的高性能教师模型，增加了前期成本和复杂性。与教师模型相比，蒸馏有时也会带来细微但可感知的精度损失，尽管学生模型通常超过其独立训练时的表现。

知识蒸馏广泛应用于需要高效端侧AI的场景，如移动应用和嵌入式系统。其核心价值在于通过降低推理成本，同时不牺牲显著精度，来普及高性能AI模型的使用。