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知识蒸馏和迁移学习虽然都涉及知识的传递，但并不是同一个概念，它们在目的、方法和应用场景上有显著区别：
1. 定义与核心思想
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迁移学习（Transfer Learning）
是一种广义的机器学习范式，核心是将从一个任务或领域（源领域）学到的知识迁移到另一个相关任务或领域（目标领域），以提升目标任务的性能或减少数据需求。例如：- 用ImageNet预训练的模型初始化医学图像分类模型。
- 将自然语言处理中的词向量迁移到情感分析任务。
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知识蒸馏（Knowledge Distillation）
是一种模型压缩技术，核心是通过训练一个轻量级的学生模型（Student）来模仿复杂教师模型（Teacher）的知识，通常在同一任务上操作。例如：- 用BERT-large的输出指导BERT-mini的训练。
- 用复杂卷积网络的“软标签”训练小型网络。
2. 关键区别
| 维度 | 迁移学习 | 知识蒸馏 |
|---|---|---|
| 目标 | 跨任务/领域提升性能或减少数据依赖 | 压缩模型大小，保持性能 |
| 场景 | 源领域与目标领域通常不同 | 教师与学生模型针对同一任务 |
| 方法 | 微调、特征提取、领域自适应等 | 软标签模仿、特征层匹配等 |
| 知识形式 | 参数、特征表示、模型结构等 | 输出概率分布或中间特征 |
3. 关系与交叉
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知识蒸馏是迁移学习的子集
知识蒸馏本质是一种知识迁移技术，属于迁移学习的范畴，但更专注于模型压缩。 -
两者可结合使用
例如：先用迁移学习在源领域训练教师模型，再通过知识蒸馏将知识迁移到目标领域的学生模型。
4. 典型应用场景
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迁移学习
- 数据不足时（如医疗影像分析）。
- 跨领域任务（如从合成数据迁移到真实数据）。
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知识蒸馏
- 部署轻量级模型到移动端（如手机端的图像识别）。
- 减少推理计算成本（如用TinyBERT替代BERT）。
总结
- 迁移学习是“跨任务的知识泛化”，知识蒸馏是“同一任务的知识压缩”。
- 两者可独立使用，也可协同工作（例如：先迁移再蒸馏）。