¿Por qué es importante buscar capas similares en el maestro y el estudiante durante la destilación?

Al destilar modelos, es importante buscar capas similares en el maestro y en el estudiante para transferir eficazmente el conocimiento de un modelo más grande y complejo (el maestro) a uno más compacto (el estudiante). La correspondencia de capas similares permite que el estudiante aprenda de las representaciones intermedias que forma el maestro, y no solo de las salidas finales. Esto ayuda al estudiante a reproducir mejor el comportamiento del maestro, mejorando la calidad y la capacidad de generalización del modelo con menos recursos.

Por ejemplo, si el maestro y el estudiante tienen capas convolucionales con funciones similares, se puede hacer que el estudiante minimice la diferencia en las activaciones de esas capas, lo que favorece una transferencia de conocimientos más profunda que simplemente copiar los logits de salida.

Por lo tanto, buscar capas similares ayuda a:

• Alinear las representaciones internas de los modelos
• Mejorar la eficiencia del entrenamiento del estudiante
• Reducir la pérdida de información durante la destilación

Esto es especialmente importante cuando las arquitecturas del maestro y del estudiante difieren, y se necesita encontrar puntos de contacto para la transferencia de conocimientos.