Data Free Knowledge Distillation

Data-free Knowledge Distillation ist eine Technik, die Wissen von einem großen, vorab trainierten Modell auf ein kleineres Modell überträgt, ohne die ursprünglichen Trainingsdaten zu verwenden. Das Ziel dieser Methode ist es, das kleinere Modell dazu zu befähigen, die komplexen Merkmalsrepräsentationen und Entscheidungsgrenzen des größeren Modells durch die Erzeugung synthetischer Stichproben zu lernen. Dadurch wird eine hohe Leistung beibehalten, während gleichzeitig Rechenressourcen und Speicheranforderungen reduziert werden. Diese Technologie hat erhebliche Anwendungswerte im Bereich der Computer Vision, insbesondere in Szenarien, in denen Datenprivatsphäre sensibel ist und die Datenerhebung schwierig ist.