Perché è importante cercare strati simili nell'insegnante e nello studente durante la distillazione?

Durante la distillazione dei modelli, è importante cercare strati simili nel docente e nello studente per trasferire efficacemente la conoscenza da un modello più grande e complesso (il docente) a uno più compatto (lo studente). La corrispondenza di strati simili permette allo studente di apprendere dalle rappresentazioni intermedie formate dal docente, e non solo dalle uscite finali. Questo aiuta lo studente a riprodurre meglio il comportamento del docente, migliorando la qualità e la capacità di generalizzazione del modello con meno risorse.

Ad esempio, se il docente e lo studente hanno strati convoluzionali con funzioni simili, si può costringere lo studente a minimizzare la differenza nelle attivazioni di questi strati, favorendo un trasferimento di conoscenza più profondo rispetto alla semplice copia dei logit di uscita.

Pertanto, cercare strati simili aiuta a:

• Allineare le rappresentazioni interne dei modelli
• Migliorare l'efficienza dell'apprendimento dello studente
• Ridurre la perdita di informazioni durante la distillazione

Questo è particolarmente importante quando le architetture del docente e dello studente differiscono, e bisogna trovare punti di contatto per il trasferimento di conoscenza.