数据蒸馏技术探索

数据蒸馏技术探索

摘要

深度学习时代，数据爆炸与算力瓶颈的矛盾日益突出。数据蒸馏技术应运而生，通过算法将海量数据浓缩为小型高密合成集，在保持模型性能的同时大幅降低存储和训练成本。核心方法包括元学习、参数匹配、分布匹配及生成式参数化四大流派，各具优势。该技术在持续学习、联邦学习等场景展现价值，未来将向多模态扩展，成为AI发展的关键支撑。