1、背景

随着深度学习的快速发展，优秀的模型层出不穷，比如图像领域的ResNet、自然语言处理领域的Bert，这些革命性的新技术使得应用效果快速提升。但是，好的模型性能并非无代价的，你会发现，深度学习模型正在变得越来越复杂，网络深度越来越深，模型参数量也在变得越来越多。而这会带来一个现实应用的问题：将这种复杂模型推上线，模型响应速度太慢，当流量大的时候撑不住。

2、含义

知识蒸馏就是目前一种比较流行的解决此类问题的技术方向。一般知识蒸馏采取Teacher-Student模式：将复杂模型作为Teacher，Student模型结构较为简单，用Teacher来辅助Student模型的训练，Teacher学习能力强，可以将它学到的暗知识（Dark Knowledge）迁移给学习能力相对弱的Student模型，以此来增强Student模型的泛化能力。复杂笨重但是效果好的Teacher模型不上线，就单纯是个导师角色，真正上战场挡抢撑流量的是灵活轻巧的Student小模型。比如Bert，因为太重，很难直接上线跑，目前很多公司都是采取知识蒸馏的方法，学会一个轻巧，但是因为被Teacher教导过，所以效果也很好的Student模型部署上线。

3、知识蒸馏典型方法

目前知识蒸馏已经成了独立研究方向，各种新技术层出不穷。但是如果粗略归纳一下的话，主流的知识蒸馏技术有两个技术发展主线：Logits方法及特征蒸馏方法。

3.1、Logits方法

首先得明白什么是Logits？

我们知道，对于一般的分类问题，比如图片分类，输入一张图片后，经过DNN网络各种非线性变换，在网络接近最后一层，会得到这张图片属于各个类别的大小数值 z_i ，某个类别的 z_i 数值越大，则模型认为输入图片属于这个类别的可能性就越大。什么是Logits? 这些汇总了网络内部各种信息后，得出的属于各个类别的汇总分值 z_i ，就是Logits, i代表第i个类别， z_i 代表属于第i类的可能性。因为Logits并非概率值，所以一般在Logits数值上会用Softmax函数进行变换，得出的概率值作为最终分类结果概率。Softmax一方面把Logits数值在各类别之间进行概率归一，使得各个类别归属数值满足概率分布；另外一方面，它会放大Logits数值之间的差异，使得Logits得分两极分化，Logits得分高的得到的概率值更偏大一些，而较低的Logits数值，得到的概率值则更小。上图中的公式 q_i ，就是一个变体的Softmax公式，如果把T拿掉或令T=1，则是个标准的Softmax公式， z_i 就是第i个类别的Logits数值， q_i 是Logits数值经过Softmax变换后，归属于第i个类别的概率值。

Logits蒸馏方法

知道了什么是Logits后，我们来说什么是Logits蒸馏方法。假设我们有一个Teacher网络，一个Student网络，输入同一个数据给这两个网络，Teacher会得到一个Logits向量，代表Teacher认为输入数据属于各个类别的可能性；Student也有一个Logits向量，代表了Student认为输入数据属于各个类别的可能性。最简单也是最早的知识蒸馏工作，就是让Student的Logits去拟合Teacher的Logits，即Student的损失函数为：

其中， z_t 是Teacher的Logits， z_s 是Student的Logits。在这里，Teacher的Logits就是传给Student的暗知识。

Hinton在论文Distilling the Knowledge in a Neural Network中提出了称为Softmax Temperature的改进方法，并第一次正式提出了“知识蒸馏”的叫法。Softmax Temperature改造了Softmax函数（公式参考上图），引入了温度T，这是一个超参数。如果我们把T设置成1，就是标准的Softmax函数，也就是极端两极分化版本。如果将T设大，则Softmax之后的Logits数值，各个类别之间的概率分值差距会缩小，也即是强化那些非最大类别的存在感；反之，则会加大类别间概率的两极分化。Hinton版本的知识蒸馏，让Student去拟合Teacher经过T影响后Softmax得到的，其实也是让Student去学习Teacher的Logits，无非是加入T后可以动态调节Logits的分布。Student的损失函数由两项组成，一个子项是Ground Truth，就是在训练集上的标准交叉熵损失，让Student去拟合训练数据，另外一个是蒸馏损失，让Student去拟合Teacher的Logits：

H是交叉熵损失函数， f(x) 是Student模型的映射函数， y 是Ground Truth Label， z_t 是Teacher的Logits， z_s 是Student的Logits， ST( ) 是Softmax Temperature函数， λ 用于调节蒸馏Loss的影响程度。

一般而言，温度T要设置成大于1的数值，这样会减小不同类别归属概率的两极分化程度，因为Logits方法中，Teacher能够提供给Student的额外信息就包含在Logits数值里。如果我们在蒸馏损失部分，将T设置成1，采用常规的Softmax，也就是说两极分化严重时，那么相对标准的训练数据，也就是交叉熵损失，两者等同，Student从蒸馏损失中就学不到任何额外的信息。

3.2  特征蒸馏方法

另外一种大的知识蒸馏思路是特征蒸馏方法，如上图所示。它不像Logits方法那样，Student只学习Teacher的Logits这种结果知识，而是学习Teacher网络结构中的中间层特征。最早采用这种模式的工作来自于自于论文：“FITNETS：Hints for Thin Deep Nets”，它强迫Student某些中间层的网络响应，要去逼近Teacher对应的中间层的网络响应。这种情况下，Teacher中间特征层的响应，就是传递给Student的暗知识。在此之后，出了各种新方法，但是大致思路还是这个思路，本质是Teacher将特征级知识迁移给Student。

4、知识蒸馏在推荐系统中应用场景（精排）

我们知道，工业界常见推荐系统一般有三个级联的过程：召回、粗排以及精排。召回环节从海量物品库里快速筛选部分用户可能感兴趣的物品，传给粗排模块，粗排环节通常采取使用少量特征的简单排序模型，对召回物料进行初步排序，并做截断，进一步将物品集合缩小到合理数量，向后传递给精排模块，精排环节采用利用较多特征的复杂模型，对少量物品进行精准排序。其中，粗排环节根据具体应用可选可不选。

4.1、蒸馏方法

目前推荐领域里，在精排环节采用知识蒸馏，主要采用Teacher和Student联合训练（Joint Learning）的方法，而目的是通过复杂Teacher来辅导小Student模型的训练，将Student推上线，增快模型响应速度。

如上图所示，所谓联合训练，指的是在离线训练Student模型的时候，增加复杂Teacher模型来辅助Student，两者同时进行训练，是一种训练过程中的辅导。从网络结构来说，Teacher和Student模型共享底层特征Embedding层，Teacher网络具有层深更深、神经元更多的MLP隐层，而Student则由较少层深及神经元个数的MLP隐层构成，两者的MLP部分参数各自私有。对于所有训练数据，会同时训练Teacher和Student网络，对于Teacher网络来说，就是常规的训练过程，以交叉熵作为Teacher的损失函数。而对于Student网络来说，损失函数由两个部分构成，一个子项是交叉熵，这是常规的损失函数，它促使Student网络去拟合训练数据；另外一个子项则迫使Student输出的Logits去拟合Teacher输出的Logits，所谓蒸馏，就体现在这个损失函数子项，通过这种手段让Teacher网络增强Student网络的模型泛化能力。也即：

H是交叉熵损失函数， f(x) 是Student模型的映射函数， y 是Ground Truth Label， z_t 是Teacher的Logits， z_s 是Student的Logits， λ 用于调节蒸馏Loss的影响程度。

这个模型是阿里巴巴在论文“Rocket Launching: A Universal and Efficient Framework for Training Well-performing Light Net”中提出的，其要点有三：其一两个模型同时训练；其二，Teacher和Student共享特征Embedding；其三，通过Logits进行知识蒸馏。对细节部分感兴趣的同学可以参考原始文献。

5、知识蒸馏中单教师模型和多教师的区别

知识蒸馏中，可以有单教师模型和多教师模型两种情况。单教师模型是指只有一个大的模型作为教师，多教师模型是指有多个不同的大的模型作为教师。

单教师模型和多教师模型的区别主要有以下几点：

1、多教师模型可以利用多种知识来源，增加知识的多样性和丰富性，而单教师模型可能受限于单一的知识来源，导致知识的局限性和偏差。

2、多教师模型可以提高学生模型的泛化能力，因为多个教师模型可以互补彼此的优势和弥补彼此的缺陷，而单教师模型可能无法充分发挥教师模型的潜力，或者过度依赖教师模型的特点。

3、多教师模型可以增加学生模型的鲁棒性，因为多个教师模型可以抵抗噪声和异常，而单教师模型可能容易受到干扰和攻击。

【鲁棒性】在这里，鲁棒性是指学生模型在面对不同的输入数据或环境变化时，仍然能够保持或提升其预测的准确性和稳定性的能力。例如，如果学生模型是一个图像分类器，那么鲁棒性就是指它能够正确地识别出不同的图像，即使图像有一些旋转、缩放、裁剪、模糊、噪声等变化。如果学生模型是一个文本生成器，那么鲁棒性就是指它能够生成合理的文本，即使输入的文本有一些拼写错误、语法错误、语义歧义等问题。

4、多教师模型可以降低学生模型的训练难度，因为多个教师模型可以提供更多的指导和反馈，而单教师模型可能需要更多的训练数据和迭代次数。

因此，多教师模型相比单教师模型，有更多的优势和潜力，但也有更多的挑战和难点，例如如何选择合适的教师模型，如何平衡多个教师模型的影响，如何保持学生模型的紧凑性和高效性等。