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知识蒸馏的全新探索：深度学习中的具体步骤 知识蒸馏是一种有效的模型压缩方法，可以在保持模型精度的同时减小模型大小和计算复杂度。本文将从 6 个方面详细阐述知识蒸馏的具体步骤：1）目标网络的选择；2）教师网络的训练；3）学生网络的训练；4）知识蒸馏的损失函数；5）知识蒸馏的技巧；6）知识蒸馏的应用。文章总结了知识蒸馏的优缺点及未来发展方向。 1. 目标网络的选择 知识蒸馏的第一步是选择一个目标网络，通常是一个小型的神经网络。目标网络的大小和复杂度取决于应用场景和硬件设备。在选择目标网络时，需要考

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