Tecnica per trasferire conoscenza da un modello grande (teacher) a uno più piccolo (student) mantenendo performance simili.
Il knowledge distillation crea modelli compatti che possono girare su dispositivi con risorse limitate. Lo student impara dalle soft predictions del teacher.
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