知识蒸馏是一种通过性能与模型规模的权衡来实现模型压缩的技术。其核心思想是将较大规模模型（称为教师模型）中的知识迁移到规模较小的模型（称为学生模型）中。本文将深入探讨知识迁移的具体实现机制。