A Comprehensive Review of Knowledge Distillation in Computer Vision

近年来，深度学习技术已经被证明超过了之前的先进机器学习技术，计算机视觉是其中最突出的例子之一。然而，由于深度学习模型的规模庞大和复杂度高，当它们部署在资源受限的环境中时，会面临重大的缺点。知识蒸馏是克服这一挑战的突出解决方案之一。本综述论文研究了知识蒸馏的研究现状，这是一种将复杂模型压缩成更小更简单的技术。本文概述了知识蒸馏的主要原理和技术，并审查了知识蒸馏在计算机视觉领域的应用。本综述重点关注知识蒸馏的好处，以及必须克服的问题，以提高其有效性。

知识蒸馏（Knowledge Distillation）的研究和应用

将复杂的模型压缩成更小、更简单的模型，同时保留原模型的性能

论文综述了知识蒸馏的主要原理和技术，并重点介绍了在计算机视觉领域中的应用。实验使用了多个数据集和模型进行验证，并比较了不同方法的性能。论文还提出了一些未来的研究方向。

相关论文包括《Distilling the Knowledge in a Neural Network》、《Paying More Attention to Attention: Improving the Performance of Convolutional Neural Networks via Attention Transfer》等。