模型蒸馏（Knowledge Distillation）是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型）的技术。模型蒸馏（Knowledge Distillation）的核心目标是在保持模型性能的同时，显著降低模型的计算复杂度和存储需求，使模型蒸馏（Knowledge Distillation）是更适合在资源受限的环境中部署。
声明：本文来自网络，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表数字化转型网立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系我们。数字化转型网www.szhzxw.cn
本文由数字化转型网（www.szhzxw.cn）转载而成，来源于网络；编辑/翻译：数字化转型网（Professionalism Achieves Leadership 专业造就领导者）默然。
