研究显示知识蒸馏常难复现教师模型，学生还会放大其过度自信
deliprao · x · 2026-09-26
- Delip Rao 借 NeurIPS 2021 论文《Does Knowledge Distillation Really Work?》（Andrew Wilson 团队）指出：做类 Jev 的模型靠蒸馏是害自己——梯度下降即使从很近的初始点出发，也常找不到能复制教师模型输出的参数；学生还会系统性放大教师的过度自信。
- 论文结论：蒸馏能提升学生泛化，但教师与学生的预测分布常存在显著差距，即使学生有足够容量；更接近教师也不必然带来更好泛化。
- 观点：做正确的事终有回报，只为刷榜的模型用户一眼就能识破。
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