作者 | 小小

整理 | NewBeeNLP

写在前面

知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法，由于其简单，有效，在工业界被广泛应用。这一技术的理论来自于2015年Hinton发表的一篇神作:Distilling the Knowledge in a Neural Network^[1]

Knowledge Distillation，简称KD，顾名思义，就是将已经训练好的模型包含的知识(”Knowledge”)，蒸馏(“Distill”)提取到另一个模型里面去。今天，我们就来简单读一下这篇论文，力求用简单的语言描述论文作者的主要思想。在本文中，我们将从背景和动机讲起，然后着重介绍“知识蒸馏”的方法，最后我会讨论“温度“这个名词:

• 「温度」: 我们都知道“蒸馏”需要在高温下进行，那么这个“蒸馏”的温度代表了什么，又是如何选取合适的温度？

介绍

论文提出的背景:

虽然在一般情况下，我们不会去区分训练和部署使用的模型，但是训练和部署之间存在着一定的不一致性:

• 在训练过程中，我们需要使用复杂的模型，大量的计算资源，以便从非常大、高度冗余的数据集中提取出信息。在实验中，效果最好的模型往往规模很大，甚至由多个模型集成得到。而大模型不方便部署到服务中去，常见的瓶颈如下:

  • 推断速度慢

  • 对部署资源要求高(内存，显存等)

• 在部署时，我们对延迟以及计算资源都有着严格的限制。

因此，模型压缩（在保证性能的前提下减少模型的参数量）成为了一个重要的问题。而「模型蒸馏」属于模型压缩的一种方法。

插句题外话，我们可以从模型参数量和训练数据量之间的相对关系来理解underfitting和overfitting。AI领域的从业者可能对此已经习以为常，但是为了力求让小白也能读懂本文，还是引用我同事的解释（我印象很深）形象地说明一下:

模型就像一个容器，训练数据中蕴含的知识就像是要装进容器里的水。

• 当数据知识量(水量)超过模型所能建模的范围时(容器的容积)，加再多的数据也不能提升效果(水再多也装不进容器)，因为模型的表达空间有限(容器容积有限)，就会造成underfitting；

• 而当模型的参数量大于已有知识所需要的表达空间时(容积大于水量，水装不满容器)，就会造成overfitting，即模型的bias会增大(想象一下摇晃半满的容器，里面水的形状是不稳定的)。

“思想歧路”

上面容器和水的比喻非常经典和贴切，但是会引起一个误解: 人们在直觉上会觉得，要保留相近的知识量，必须保留相近规模的模型。也就是说，一个模型的参数量基本决定了其所能捕获到的数据内蕴含的“知识”的量。

这样的想法是基本正确的，但是需要注意的是:

1. 模型的参数量和其所能捕获的“知识“量之间并非稳定的线性关系(下图中的1)，而是接近边际收益逐渐减少的一种增长曲线(下图中的2和3)

2. 完全相同的模型架构和模型参数量，使用完全相同的训练数据，能捕获的“知识”量并不一定完全相同，另一个关键因素是训练的方法。合适的训练方法可以使得在模型参数总量比较小时，尽可能地获取到更多的“知识”(下图中的3与2曲线的对比).

知识蒸馏的理论依据

Teacher Model和Student Model

知识蒸馏使用的是Teacher—Student模型，其中teacher是“知识”的输出者，student是“知识”的接受者。知识蒸馏的过程分为2个阶段:

1. 原始模型训练: 训练”Teacher模型”, 简称为Net-T，它的特点是模型相对复杂，也可以由多个分别训练的模型集成而成。我们对”Teacher模型”不作任何关于模型架构、参数量、是否集成方面的限制，唯一的要求就是，对于输入X, 其都能输出Y，其中Y经过softmax的映射，输出值对应相应类别的概率值。

2. 精简模型训练: 训练”Student模型”, 简称为Net-S，它是参数量较小、模型结构相对简单的单模型。同样的，对于输入X，其都能输出Y，Y经过softmax映射后同样能输出对应相应类别的概率值。

在本论文中，作者将问题限定在「分类问题」下，或者其他本质上属于分类问题的问题，该类问题的共同点是模型最后会有一个softmax层，其输出值对应了相应类别的概率值。

知识蒸馏的关键点

如果回归机器学习最最基础的理论，我们可以很清楚地意识到一点(而这一点往往在我们深入研究机器学习之后被忽略): 机器学习「最根本的目的」在于训练出在某个问题上泛化能力强的模型。

• 泛化能力强: 在某问题的所有数据上都能很好地反应输入和输出之间的关系，无论是训练数据，还是测试数据，还是任何属于该问题的未知数据。

而现实中，由于我们不可能收集到某问题的所有数据来作为训练数据，并且新数据总是在源源不断的产生，因此我们只能退而求其次，训练目标变成在已有的训练数据集上建模输入和输出之间的关系。由于训练数据集是对真实数据分布情况的采样，训练数据集上的最优解往往会多少偏离真正的最优解(这里的讨论不考虑模型容量)。

而在知识蒸馏时，由于我们已经有了一个泛化能力较强的Net-T，我们在利用Net-T来蒸馏训练Net-S时，可以直接让Net-S去学习Net-T的泛化能力。

一个很直白且高效的迁移泛化能力的方法就是使用softmax层输出的类别的概率来作为“soft target”。

1. 传统training过程(hard targets): 对ground truth求极大似然

2. KD的training过程(soft targets): 用large model的class probabilities作为soft targets

「为什么?」
softmax层的输出，除了正例之外，负标签也带有大量的信息，比如某些负标签对应的概率远远大于其他负标签。而在传统的训练过程(hard target)中，所有负标签都被统一对待。也就是说，KD的训练方式使得每个样本给Net-S带来的信息量大于传统的训练方式。

举个例子来说明一下: 在手写体数字识别任务MNIST中，输出类别有10个。

假设某个输入的“2”更加形似”3”，softmax的输出值中”3”对应的概率为0.1，而其他负标签对应的值都很小，而另一个”2”更加形似”7”，”7”对应的概率为0.1。这两个”2”对应的hard target的值是相同的，但是它们的soft target却是不同的，由此我们可见soft target蕴含着比hard target多的信息。并且soft target分布的熵相对高时，其soft target蕴含的知识就更丰富。

这就解释了为什么通过蒸馏的方法训练出的Net-S相比使用完全相同的模型结构和训练数据只使用hard target的训练方法得到的模型，拥有更好的泛化能力。

softmax函数

先回顾一下原始的softmax函数:

但要是直接使用softmax层的输出值作为soft target, 这又会带来一个问题: 当softmax输出的概率分布熵相对较小时，负标签的值都很接近0，对损失函数的贡献非常小，小到可以忽略不计。因此”温度”这个变量就派上了用场。

下面的公式时加了温度这个变量之后的softmax函数:

• 这里的T就是「温度」。

• 原来的softmax函数是T = 1的特例。T越高，softmax的output probability distribution越趋于平滑，其分布的熵越大，负标签携带的信息会被相对地放大，模型训练将更加关注负标签。

知识蒸馏的具体方法

通用的知识蒸馏方法

• 第一步是训练Net-T；第二步是在高温T下，蒸馏Net-T的知识到Net-S
  

训练Net-T的过程很简单，下面详细讲讲第二步:高温蒸馏的过程。高温蒸馏过程的目标函数由distill loss(对应soft target)和student loss(对应hard target)加权得到。示意图如上。

• : Net-T的logits

• : Net-S的logits

• : Net-T的在温度=T下的softmax输出在第i类上的值

• : Net-S的在温度=T下的softmax输出在第i类上的值

• : 在第i类上的ground truth值,, 正标签取1，负标签取0.

• : 总标签数量

• Net-T 和 Net-S同时输入 transfer set (这里可以直接复用训练Net-T用到的training set), 用Net-T产生的softmax distribution (with high temperature) 来作为soft target，Net-S在相同温度T下的softmax输出和soft target的cross entropy就是「Loss函数的第一部分」.

, 其中，

• Net-S在温度=1下的softmax输出和ground truth的cross entropy就是「Loss函数的第二部分」.

, 其中.

• 第二部分Loss 的必要性其实很好理解: Net-T也有一定的错误率，使用ground truth可以有效降低错误被传播给Net-S的可能。打个比方，老师虽然学识远远超过学生，但是他仍然有出错的可能，而这时候如果学生在老师的教授之外，可以同时参考到标准答案，就可以有效地降低被老师偶尔的错误“带偏”的可能性。

「讨论」

• 实验发现第二部分所占比重比较小的时候，能产生最好的结果，这是一个经验的结论。一个可能的原因是，由于soft target产生的gradient与hard target产生的gradient之间有与 T 相关的比值。

另外，。因此在同时使用soft target和hard target的时候，需要在soft target之前乘上 的系数，这样才能保证soft target和hard target贡献的梯度量基本一致。

• 「注意」: 在Net-S训练完毕后，做inference时其softmax的温度T要恢复到1.

一种特殊情形: 直接match logits(不经过softmax)

直接match logits指的是，直接使用softmax层的输入logits（而不是输出）作为soft targets，需要最小化的目标函数是Net-T和Net-S的logits之间的平方差。

「直接match logits的做法是」 「的情况下的特殊情形。」

由单个case贡献的loss，推算出对应在Net-S每个logit 上的gradient:

当 时，我们使用 来近似 ，于是得到

如果再加上logits是零均值的假设

那么上面的公式可以简化成

也就是等价于minimise下面的损失函数

关于”温度”的讨论

【问题】 我们都知道“蒸馏”需要在高温下进行，那么这个“蒸馏”的温度代表了什么，又是如何选取合适的温度？

温度的特点

在回答这个问题之前，先讨论一下「温度T的特点」

1. 原始的softmax函数是 时的特例， 时，概率分布比原始更“陡峭”， 时，概率分布比原始更“平缓”。

2. 温度越高，softmax上各个值的分布就越平均（思考极端情况: (i), 此时softmax的值是平均分布的；(ii) ，此时softmax的值就相当于,即最大的概率处的值趋近于1，而其他值趋近于0）

3. 不管温度T怎么取值，Soft target都有忽略小的 携带的信息的倾向

温度代表了什么，如何选取合适的温度？

温度的高低改变的是Net-S训练过程中对负标签的关注程度: 温度较低时，对负标签的关注，尤其是那些显著低于平均值的负标签的关注较少；而温度较高时，负标签相关的值会相对增大，Net-S会相对多地关注到负标签。

实际上，负标签中包含一定的信息，尤其是那些值显著「高于」平均值的负标签。但由于Net-T的训练过程决定了负标签部分比较noisy，并且负标签的值越低，其信息就越不可靠。因此温度的选取比较empirical，本质上就是在下面两件事之中取舍:

1. 从有部分信息量的负标签中学习 –> 温度要高一些

2. 防止受负标签中噪声的影响 –>温度要低一些

总的来说，T的选择和Net-S的大小有关，Net-S参数量比较小的时候，相对比较低的温度就可以了（因为参数量小的模型不能capture all knowledge，所以可以适当忽略掉一些负标签的信息）

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本文参考资料

[1]

Distilling the Knowledge in a Neural Network: https://arxiv.org/abs/1503.02531

[2]

深度压缩之蒸馏模型 - 风雨兼程的文章 - 知乎: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24337627>

[3]

知识蒸馏Knowledge Distillation - 船长的文章 - 知乎: https://zhuanlan.zhihu.com/p/83456418

[4]

knowledge-distillation-simplified: https://towardsdatascience.com/knowledge-distillation-simplified-dd4973dbc764

[5]

knowledge_distillation: https://nervanasystems.github.io/distiller/knowledge_distillation.html

- END -

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