来自：NLP从入门到放弃

PKD^[1]核心点就是不仅仅从Bert（老师网络）的最后输出层学习知识去做蒸馏，它还另加了一部分，就是从Bert的中间层去学习。

简单说，PKD的知识来源有两部分：中间层+最后输出，当然还有Hard labels。

它缓解了之前只用最后softmax输出层的蒸馏方式出现的过拟合而导致泛化能力降低的问题。

接下来，我们从PKD模型的两个策略说起：PKD-Last 和 PKD-Skip。

1.PKD-Last and PKD-Skip

PKD的本质是从中间层学习知识，但是这个中间层如何去定义，就各式各样了。

比如说，我完全可以定位我只要奇数层，或者我只要偶数层，或者说我只要最中间的两层，等等，不一而足。

那么作者，主要是使用了这么多想法中的看起来比较合理的两种。

PKD-Last，就是把中间层定义为老师网络的最后k层。

这样做是基于老师网络越靠后的层数含有更多更重要的信息。

这样的想法其实和之前的蒸馏想法很类似，也就是只使用softmax层的输出去做蒸馏。但是从感官来看，有种尾大不掉的感觉，不均衡。

另一个策略是 就是PKD-Skip，顾名思义，就是每跳几层学习一层。

这么做是基于老师网络比较底层的层也含有一些重要性信息，这些信息不应该被错过。

作者在后面的实验中，证明了，PKD-Skip 效果稍微好一点（slightly better）；

作者认为PKD-Skip抓住了老师网络不同层的多样性信息。而PKD-Last抓住的更多相对来说同质化信息，因为集中在了最后几层。

2. PKD

2.1架构图

两种策略的PKD的架构图如下所示，注意观察图，有个细节很容易忽视掉:

我们注意看这个图，Bert的最后一层（不是那个绿色的输出层）是没有被蒸馏的，这个细节一会会提到。

2.2 怎么蒸馏中间层

这个时候，需要解决一个问题：我们怎么蒸馏中间层？

仔细想一下Bert的架构，假设最大长度是128，那么我们每一层Transformer encoder的输出都应该是128个单元，每个单元是768维度。

那么在对中间层进行蒸馏的时候，我们需要针对哪一个单元？是针对所有单元还是其中的部分单元？

首先，我们想一下，正常KD进行蒸馏的时候，我们使用的是[CLS]单元Softmax的输出，进行蒸馏。

我们可以把这个思想借鉴过来，一来，对所有单元进行蒸馏，计算量太大。二来，[CLS] 不严谨的说，可以看到整个句子的信息。

为啥说是不严谨的说呢？因为[CLS]是不能代表整个句子的输出信息，这一点我记得Bert中有提到。

2.3蒸馏层数和学生网络的初始化

接下来，我想说一个很小的细节点，对比着看上面的模型架构图：

Bert（老师网络）的最后一层 (Layer 12 for BERT-Base) 在蒸馏的时候是不予考虑；

原因的话，其一可以这么理解，PKD创新点是从中间层学习知识，最后一层不属于中间层。当然这么说有点牵强附会。

作者的解释是最后一层的隐层输出之后连接的就是Softmax层，而Softmax层的输出已经被KD Loss计算在内了。

比如说，K=5，那么对于两种PKD的模式，被学习的中间层分别是：

PKD-Skip: ;

PKD-Last:

还有一个细节点需要注意，就是学生网络的初始化方式，直接使用老师网络的前几层去初始化学生网络的参数。

2.4 损失函数

首先需要注意的是中间层的损失，作者使用的是MSE损失。如下：

整个模型的损失主要是分为两个部分：KD损失和中间层的损失，如下：

超参数问题：

3. 实验效果

实验效果可以总结如下：

1. PKD确实有效，而且Skip模型比Last效果稍微好一点。

2. PKD模型减少了参数量，加快了推理速度，基本是线性关系，毕竟减少了层数

除了这两点，作者还做了一个实验去验证：如果老师网络更大，PKD模型得到的学生网络会表现更好吗？

这个实验我很感兴趣。

直接上结果图：

KD情况下，注意不是PKD模型，看#1 和#2，在老师网络增加的情况下，效果有好有坏。这个和训练数据大小有关。

KD情况下，看#1和#3，在老师网络增加的情况下，学生网络明显变差。

作者分析是因为，压缩比高了，学生网络获取的信息变少了。

也就是大网络和小网络本身效果没有差多少，但是学生网络在老师是大网络的情况下压缩比大，学到的信息就少了。

更有意思的是对比#2和#3，老师是大网络的情况下，学生网络效果差。

这里刚开始没理解，后来仔细看了一下，注意#2 的学生网络是，也就是它的初始化是从来的，占了一半的信息。

好的，写到这里

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