Knowledge Distillation via Route Constrained Optimization
Motivation 已有的KD方法提升性能都是基於一個假設：teacher模型可以提供一種弱監督，且能被一個小student網絡學習，但是實際上一個收斂的大網絡表示空間很難被student學習，這會導致congruence loss很高 因此本文提出一種策略route constrained optimization，根據參數空間的route去選擇teacher的參數，一步一步的指導studen
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