知識蒸餾的核心思想是通過遷移知識，從而通過訓練好的大模型得到更加適合推理的小模型。本文作者介紹了知識蒸餾的全過程，以及引用Hinton等人的實驗結果解釋說明，并提出了知識蒸餾的一些延伸工作方向。

0. 寫在前面

有人說過：“神經網絡用剩的logits不要扔，沾上雞蛋液，裹上面包糠...” 這兩天對知識蒸餾(Knowledge Distillation)萌生了一點興趣，正好寫一篇文章分享一下。這篇文章姑且算是一篇小科普。

1. 從模型壓縮開始

各種模型算法，最終目的都是要為某個應用服務。在買賣中，我們需要控制收入和支出。類似地，在工業應用中，除了要求模型要有好的預測(收入)以外，往往還希望它的「支出」要足夠小。具體來說，我們一般希望部署到應用中的模型使用較少的計算資源(存儲空間、計算單元等)，產生較低的時延。

在深度學習的背景下，為了達到更好的預測，常常會有兩種方案：1. 使用過參數化的深度神經網絡，這類網絡學習能力非常強，因此往往加上一定的正則化策略(如dropout)；2. 集成模型(ensemble)，將許多弱的模型集成起來，往往可以實現較好的預測。這兩種方案無疑都有較大的「支出」，需要的計算量和計算資源很大，對部署非常不利。這也就是模型壓縮的動機：我們希望有一個規模較小的模型，能達到和大模型一樣或相當的結果。當然，從頭訓練一個小模型，從經驗上看是很難達到上述效果的，也許我們能先訓練一個大而強的模型，然后將其包含的知識轉移給小的模型呢？如何做到呢？

* 下文統一將要訓練的小模型稱為新模型，將以及訓練的大模型稱為原模型。

Rich Caruana等人在[1]中指出，可以讓新模型近似(approximate)原模型(模型即函數)。注意到，在機器學習中，我們常常假定輸入到輸出有一個潛在的函數關系，這個函數是未知的：從頭學習一個新模型就是從有限的數據中近似一個未知的函數。如果讓新模型近似原模型，因為原模型的函數是已知的，我們可以使用很多非訓練集內的偽數據來訓練新模型，這顯然要更可行。

這樣，原來我們需要讓新模型的softmax分布與真實標簽匹配，現在只需要讓新模型與原模型在給定輸入下的softmax分布匹配了。直觀來看，后者比前者具有這樣一個優勢：經過訓練后的原模型，其softmax分布包含有一定的知識——真實標簽只能告訴我們，某個圖像樣本是一輛寶馬，不是一輛垃圾車，也不是一顆蘿卜；而經過訓練的softmax可能會告訴我們，它最可能是一輛寶馬，不大可能是一輛垃圾車，但絕不可能是一顆蘿卜[2]。

2. 為什么叫「蒸餾」？

接續前面的討論，我們的目標是讓新模型與原模型的softmax輸出的分布充分接近。直接這樣做是有問題的：在一般的softmax函數中，自然指數 先拉大logits之間的差距，然后作歸一化，最終得到的分布是一個arg max的近似 (參考我之前的文章：淺談Softmax函數)，其輸出是一個接近one-hot的向量，其中一個值很大，其他的都很小。這種情況下，前面說到的「可能是垃圾車，但絕不是蘿卜」這種知識的體現是非常有限的。相較類似one-hot這樣的硬性輸出，我們更希望輸出更「軟」一些。

一種方法是直接比較logits來避免這個問題。具體地，對于每一條數據，記原模型產生的某個logits是 ，新模型產生的logits是 ，我們需要最小化

文獻[2]提出了更通用的一種做法。考慮一個廣義的softmax函數

其中 是溫度，這是從統計力學中的玻爾茲曼分布中借用的概念。容易證明，當溫度 趨向于0時，softmax輸出將收斂為一個one-hot向量（證明可以參考我之前的文章：淺談Softmax函數，將 替換為 即可)；溫度 趨向于無窮時，softmax的輸出則更「軟」。因此，在訓練新模型的時候，可以使用較高的 使得softmax產生的分布足夠軟，這時讓新模型的softmax輸出近似原模型；在訓練結束以后再使用正常的溫度 來預測。具體地，在訓練時我們需要最小化兩個分布的交叉熵(Cross-entropy)，記新模型利用公式 產生的分布是 ，原模型產生的分布是 ，則我們需要最小化

在化學中，蒸餾是一個有效的分離沸點不同的組分的方法，大致步驟是先升溫使低沸點的組分汽化，然后降溫冷凝，達到分離出目標物質的目的。在前面提到的這個過程中，我們先讓溫度升高，然后在測試階段恢復「低溫」，從而將原模型中的知識提取出來，因此將其稱為是蒸餾，實在是妙。

當然，如果轉移時使用的是有標簽的數據，那么也可以將標簽與新模型softmax分布的交叉熵加入到損失函數中去。這里需要將式 乘上一個 ，這是為了讓損失函數的兩項的梯度大致在一個數量級上(參考公式 )，實驗表明這將大大改善新模型的表現(考慮到加入了更多的監督信號)。

3. 與直接優化logits差異相比

由公式 ，對于交叉熵損失來說，其對于新模型的某個logit 的梯度是

由于 與 是等價無窮小(時**)**，易知，當 充分大時，有

假設所有logits對每個樣本都是零均值化的，即 ，則有

所以，如果：1. 非常大，2. logits對所有樣本都是零均值化的，則知識蒸餾和最小化logits的平方差(公式 )是等價的(因為梯度大致是同一個形式)。實驗表明，溫度 不能取太大，而應該使用某個適中的值，這表明忽略極負的logits對新模型的表現很有幫助(較低的溫度產生的分布比較「硬」，傾向于忽略logits中極小的負值)。

4. 實驗與結論

Hinton等人做了三組實驗，其中兩組都驗證了知識蒸餾方法的有效性。在MNIST數據集上的實驗表明，即便有部分類別的樣本缺失，新模型也可以表現得很不錯，只需要修改相應的偏置項，就可以與原模型表現相當。在語音任務的實驗也表明，蒸餾得到的模型比從頭訓練的模型捕捉了更多數據集中的有效信息，表現僅比集成模型低了0.3個百分點。總體來說知識蒸餾是一個簡單而有效的模型壓縮/訓練方法。這大體上是因為原模型的softmax提供了比one-hot標簽更多的監督信號[3]。

知識蒸餾在后續也有很多延伸工作。在NLP方面比較有名的有Yoon Kim等人的Sequence-Level Knowledge Distillation 等。總的來說，對一些比較臃腫、不便部署的模型，可以將其「知識」轉移到小的模型上。比如，在機器翻譯中，一般的模型需要有較大的容量(capacity)才可能獲得較好的結果；現在非常流行的BERT及其變種，規模都非常大；更不用提，一些情形下我們需要將這些本身就很大的深度模型集成為一個ensemble，這時候，可以用知識蒸餾壓縮出一個較小的、「便宜」的模型。

文章地址：https://arxiv.org/abs/1606.07947

另外，在多任務的情境下，使用一般的策略訓練一個多任務模型，可能達不到比單任務更好的效果，文獻[3]探索了使用知識蒸餾，利用單任務的模型來指導訓練多任務模型的方法，很值得參考。

補充

鑒于評論區有知友對公式 有疑問，簡單補充一下這里梯度的推導(其實就是交叉熵損失對softmax輸入的梯度，LOL)。

* 這部分有一點繁瑣，能接受公式 的讀者可以跳過。

由鏈式法則，有

注意到 是原模型產生的softmax輸出，與 無關。

后一項 比較容易得到，因為 ，所以

則 是一個 維向量

前一項 是一個 的方陣，分類討論可以得到。參考公式 ，記 ，由除法的求導法則，輸出元素 對輸入 的偏導是

注意上面右側加方框部分，可以進一步展開

這樣，代入公式 ，并且將括號展開，可以得到

左側方框內偏導可以分類討論得到

帶入式 ，得到

所以 形式如下

代入式 ，可得

所以有公式 ， 。

參考

[1] Caruana et al., Model Compression, 2006

[2] Hinton et al., Distilling the Knowledge in a Neural Network, 2015

[3] Kevin Clark et al., BAM! Born-Again Multi-Task Networks for Natural Language Understanding

責任編輯：xj

原文標題：知識蒸餾是什么？一份入門隨筆

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