本文讨论了一种优化深度学习模型的方法，即使用知识蒸馏将一个大型复杂模型的知识传递给一个较小、更高效的模型。知识蒸馏使用教师模型对学生模型进行指导，通过匹配教师模型的预测来增强学生模型的性能。该技术在减小模型大小和提高推理速度方面具有潜力，同时保持与大模型相当的准确性。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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