TinyBERT简单note

TinyBERT：

　　提出了一种基于Transformer架构的蒸馏方法（Transformer distillation）

　　两阶段的框架，

　　　　a.预训练阶段 （ generaldistillation）

　　　　b.fine-tuning阶段 （task-specific distillation）

　　对Embedding，Attention，Prediction都做了知识蒸馏，主要对KQV的矩阵进行降维

知识蒸馏(KD)

　　目标是设计behavior函数f和loss函数L，从而让student网络尽可能好的能够学习到teacher网络的知识

Transformer distillation:

从图中我们可以看到M<N,所以我们希望student的层能够对应上teacher的抹一层，即找一个映射n=g(m). TinyBERT中同时考虑了Embedding和prediction这两层的压缩，即0 = g(0), N+1 = g(M+1). 形式上，我们需要最小化下面的目标函数

Attention loss

Hidden state loss

 Embedding loss

Prediction loss

 综上，我们可以得到以下loss

 最后作者打榜的结果

TinyBERT简单note

原文：https://www.cnblogs.com/skykill/p/12920375.html