知识蒸馏：以数据集为师

知识蒸馏是一种将知识从大型复杂模型（教师模型）迁移到小型简洁模型（学生模型）的技术。本文讨论的是数据集蒸馏，这是一种变体，它合成一个包含原始数据集关键信息的小型数据集，使得模型可以直接基于该数据集训练，而无需在推理时依赖教师模型。这种方法降低了训练的计算成本和内存占用，同时保持了性能。本文探讨了数据集蒸馏的方法论及其潜在应用。