MemKD：面向紧凑循环网络的内存保持蒸馏
原文标题：Learning to Remember: Distilling Memory Retention for Compact Recurrent Neural Networks
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论文针对循环神经网络在资源受限设备部署的挑战，提出内存差异知识蒸馏框架MemKD。该方法利用专门损失函数捕捉教师与学生模型在时间序列子序列上的内存保持差异，使学生模型有效模仿教师行为。实验表明MemKD显著优于现有蒸馏方法，在多种压缩级别下匹配教师性能，大幅减少参数量与内存占用而不明显损失精度。
- 问题
- 循环网络部署到可穿戴/边缘设备时参数量和内存过大。
- 方法
- 用专门损失函数对齐师生模型在时间序列子序列上的记忆保持差异，而非照搬视觉蒸馏做法。
- 结果
- 在多种压缩级别下匹配教师性能，显著优于现有蒸馏方法；未给出具体数值。
- 影响
- 做时序模型端侧部署的工程师可据此在几乎不掉精度下压缩 LSTM 类模型。
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