知识提炼

知识提炼是一个将信息和知识从一个来源转移到另一个来源的过程。它可以用来通过提炼现有的机器学习模型来创建新的机器学习模型，或者从专家系统向新手系统传授知识。它也指将知识，如规则或模型，从原始来源转移到功能较弱、资源较少的系统的做法。

知识提炼过程可能涉及两个主要阶段：一个 "教师 "模型产生一个软化的数据版本，然后用来训练 "学生 "模型。知识提炼可以帮助解决过度拟合的问题，即模型过于专业化，在新数据下表现不佳。教师 "模型产生一个数据的概率视图，让学生了解它在每个预测方面的不确定性。在 "学生 "模型的训练过程中，软目标被用来代替实际的标签，提高了学生模型的概括性能。

知识提炼在监督学习和无监督学习中都有应用。在监督学习中，知识蒸馏通过在不同的架构之间转移知识，帮助减少模型训练的计算成本。例如，知识蒸馏可以用来压缩带有昂贵注释的模型，同时保持准确性。在无监督学习中，知识蒸馏建议在具有不同关系的多个来源之间共享参数，以帮助提高模型生成数据的多种表示的能力。

知识提炼可以通过各种技术来实现。一种常见的方法是 "基于提示 "的方法，即向学生模型提供关于期望输出的有限信息。另一种技术是 "消退因素 "技术，通过随着时间的推移慢慢减少前者的影响，将知识从教师分配给学生。

总的来说，知识提炼是一个强大的工具，可以将复杂的信息从源头转移到下游的系统或环境中。它在有监督和无监督的学习中都有应用，可以降低训练成本，提高模型的准确性。