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文档摘要

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摘要

目前，深度学习已经在广泛应用于各种领域并取得了极其可观的效果，从

计算机视觉中的图像识别与生成，到自然语言处理中的机器翻译与文本生成，

再到金融风险预测等众多领域，深度学习模型都展现出了强大的能力。然而，

深度学习模型性能的提升往往伴随着其深度和宽度的增加，这种趋势虽然能够

带来更高的精度和更强的特征表达能力，但同时也给硬件设备带来了巨大的计

算负担。知识蒸馏是一种有效的模型压缩方法。它通过模仿教师与学生之间的

学习过程，将大模型（教师模型）的知