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Entrenar un modelo «alumno» más pequeño para que imite a un «profesor» más grande y transferir gran parte de su capacidad a un modelo más barato y rápido.
Hinton et al. (2015) demostraron que un modelo compacto puede entrenarse con las salidas de probabilidad suaves de un modelo o conjunto más grande, aprendiendo de la distribución completa del profesor y no solo de etiquetas rígidas. El alumno captura gran parte del comportamiento del profesor con una fracción del tamaño y del coste.
La destilación es una forma habitual de lanzar versiones pequeñas y rápidas de grandes modelos para despliegues sensibles a la latencia o al coste.
Fuentes primarias, revisadas por pares y de archivo para esta definición.
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