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東北大學《實體對齊》最新綜述論文

摘要

實體對齊(Entity Alignment)旨在發現不同知識圖譜(Knowledge Graph)中指代相同事物的實體，是知識圖譜融合的關 鍵技術，近年來受到了廣泛的關注。早期，研究者們使用字符串的各種特征來進行實體對齊工作。近年來，隨著知識表示學 習(Knowledge Representation Learning)技術的不斷發展，研究者們提出了許多基于知識表示學習的實體對齊方法，效果明顯 優于傳統方法。然而，實體對齊的研究仍然存在著許多亟待解決的問題與挑戰，比如數據質量、計算效率等。本文從實體對齊的定義、數據集和評價指標出發，詳細深入地綜述和比較了傳統實體對齊方法和基于知識表示學習的實體對齊方法。針對傳統方法，分類介紹了基于相似性計算和基于關系推理的實體對齊方法，并深入研究了每類方法對字符特 征、屬性特征、關系特征的利用，同時深入分析了不同方法之間的優勢與不足。針對基于知識表示學習的實體對齊方法，本文進行了重點討論、分析和對比。 首先，本文將該類實體對齊方法抽象為由三個模塊(即嵌入模塊、交互模塊和對齊模塊)組 成的統一框架，依據三個模塊對每個方法進行了詳細的綜述。進一步地，根據方法所利用的信息種類的不同，將已有方法劃 分為基于結構信息、屬性信息、實體名信息、實體描述信息和綜合信息等八類方法，對每一類方法進行了詳細的綜述。然后， 對基于知識表示學習的實體對齊方法進行了深入對比分析。最后，討論了實體對齊工作的主要挑戰，包括稀疏知識圖譜的處 理、標注數據的缺乏和噪聲問題、方法的效率問題等，并對該工作的未來進行了展望。

//cjc.ict.ac.cn/online/bfpub/zf-202237100856.pdf

1 引言

近幾年，互聯網的快速發展促使各領域建立了 越 來 越 多 包 含 互 補 信 息 的 大 規 模 知 識 圖 譜 (Knowledge Graph)。同時，隨著鏈接數據(Linked Data)1計劃的發展，網絡上語義數據的數量不斷增 加，而各應用領域面臨的主要挑戰之一就是集成越 來越多獨立設計且存在于不同知識圖譜中的實體， 使得大規模的知識圖譜之間可以高效協調。因此， 如何發現不同知識圖譜實例之間的鏈接成為各個 領域亟待解決的重要問題[1]。

尤其是，隨著近幾年知識圖譜的快速發展，涌 現出大量的知識圖譜[2]。然而，目前很多的知識圖 譜由不同機構和個人構建，這些知識圖譜的需求特 定，設計和構建并不統一，因此互相之間存在異構 和冗余問題。知識融合旨在將知識圖譜中的異構和 冗余等信息進行對齊和合并，形成全局統一的知識 標識和關聯[1]。實體對齊(Entity Alignment，EA) [3], [4] 是知識圖譜融合過程的關鍵技術，主要目的是發現 不同知識圖譜之間的等價實體。由于不同知識圖譜 的知識內容存在來源各異和人為理解不同，指代同 一個事物的文字表達會各有不同。這是不同知識圖 譜融合集成的顯著問題，影響共享數據的實現。因 此，針對基于知識圖譜的知識融合研究，對后續大 數據集成統一的技術探索和發展意義重大[5]。

實體對齊一般可以分為本體對齊和實例對齊， 本體對齊重點關注類、屬性和關系，而實例對齊則 更加注重真實世界中指代的具體事物[2]。早期的相 關工作主要集中在本體對齊方面，近幾年隨著機器 學習和深度學習的發展，也逐漸向實例對齊方向發 展。本體對齊相對于實例對齊而言更加籠統概括，主要針對包含相似實例的一類實體；而實例對齊對 信息的精細程度要求更多，也更加復雜。此外，實 體對齊任務與傳統的實體消歧(鏈接)任務存在差 異，傳統的實體消歧需要將文本內容中提及的實 體，鏈接到知識圖譜或知識圖譜中的實體。然而實 體對齊，是將兩個或者多個結構化的知識圖譜或知 識圖譜中的實體進行等價對齊[6]。

隨著實體對齊技術的發展，許多學者提出了不同種類的實體對齊方法，涌現出大量的實體對齊研 究文獻。早期，研究者們使用字符串的各種特征來 進行實體對齊工作。近些年，隨著知識表示學習 (Knowledge Representation Learning)技術的快速發 展，研究者們提出了許多基于知識表示學習的實體 對齊方法，這些方法取得了比傳統方法更好的效果。然而，截止目前仍然缺少有關實體對齊技術全 面而深入的方法綜述。已有的綜述文獻[7]主要概括 了傳統實體對齊方法；文獻[8]僅針對基于圖神經網 絡(Graph Neural Network，GNN)的實體對齊方法進 行了簡略介紹；文獻[5]和[9]從實驗的角度，對部分 實體對齊方法在數據集上的性能進行了深入比較 分析。與上述已有綜述不同，本文從方法和技術層 面，更加全面深入地綜述和比較了傳統實體對齊方 法和基于知識表示學習的實體對齊方法，對這些已 有方法進行了詳細的劃分與綜述。針對傳統方法， 本文深入分析研究了每類方法對字符特征、屬性特 征、關系特征的利用，進而對比了不同方法之間的 優勢與不足。針對主流的基于知識表示學習的實體 對齊方法，本文深入挖掘并研究了每種方法所利用 的知識圖譜信息，根據所利用信息種類的不同將已 有方法細分為八個類別，同時進行了詳細的綜述和 對比分析。

基于以上分析，本文將實體對齊方法分為兩大 類，一類是傳統的實體對齊方法，一類是基于知識表示學習的實體對齊方法。在給出實體對齊的問題 定義、數據集和評價指標的基礎上，進一步詳細深 入地綜述和比較了這兩大類方法。主要貢獻如下：

• 針對傳統方法，分類介紹了基于相似性計算和 基于關系推理的實體對齊方法，并深入研究了 每類方法對字符特征、屬性特征、關系特征的 利用，同時深入分析了不同方法之間的優勢與 不足。

• 針對基于知識表示學習的實體對齊方法，本文進行了重點討論、分析和對比：（i）本文將該 類實體對齊方法抽象為由三個模塊(即嵌入模 塊、交互模塊和對齊模塊)組成的統一框架，依 據三個模塊對每個方法進行了詳細的綜述；（ii）根據方法所利用的知識圖譜信息種類的 不同，將已有方法細分為基于結構信息、屬性 信息、實體名信息、實體描述信息和綜合信息 等八類方法，并對每類方法進行了詳細介紹和 分析；（iii）進一步對基于知識表示學習的實體 對齊方法進行了深入對比分析。分析結果表 明，科學有效的迭代方法和對多種信息的利用 都能夠提升方法的性能等。

• 討論了實體對齊工作的主要挑戰和未來方向， 包括稀疏知識圖譜的處理、標注數據的缺乏和 噪聲問題、方法的效率問題等。

本文后續章節安排如下：第 2 節給出實體對齊 的問題定義、數據集和評價指標；第 3 節介紹傳統 實體對齊方法；第 4 節綜述基于知識表示學習的實 體對齊方法；第 5 節概括實體對齊工作的主要挑戰 和未來方向；最后給出本文總結。

2 數據

3 傳統實體對齊方法

傳統的實體對齊方法大多數都集中在句法和 結構上，尤其是早期的實體對齊和映射技術主要側 重于計算實體之間標簽和字符的距離。傳統的實體 對齊方法主要從兩個角度解決實體對齊問題：一類 是基于相似度計算來比較實體的符號特征[11]，另一 類是基于關系推理[32]，最近的研究還使用統計機器 學習來提高準確性。本節將詳細綜述已有的傳統實 體對齊方法，同時深入研究每類方法對字符特征、 屬性特征、關系特征的利用，并進行對比分析。

4 基于知識表示學習的實體對齊方法

表 示 學 習 又 叫 做 表 征 學 習 (Representation Learning)，其目的是利用機器學習技術將描述對象 表示為低維稠密的向量，兩個向量之間的距離反映 的是兩個對象之間的語義關系。將表示學習應用于 知 識 表 示 中 ， 即 知 識 表 示 學 習 (Knowledge Representation Learning)，目的是實現知識圖譜中實 體和實體之間關系的向量表示，通過降低高維實體 和關系，得到低維向量的數值表示。基于知識表示學習技術能夠將實體和關系表 示為低維向量空間的能力，許多研究者們提出了基 于知識表示學習的實體對齊方法，該類方法也成為 目前解決實體對齊問題的主要技術。通過深入研究 這些方法，本文概括并抽象出一個統一的實體對齊 框架，如圖 4 所示。其基本思想就是首先通過知識 表示學習技術對知識圖譜進行嵌入，即嵌入模塊；之后根據已對齊的實體對將不同知識圖譜的嵌入空間映射到同一個向量空間中，即交互模塊；最后 根據向量空間中實體之間的距離或者相似度得到 實體對齊結果，即對齊模塊。此外，大多數方法還 引入了迭代機制，將實體對齊結果添加至已經對齊 的實體對中。本節接下來將對基于知識表示學習的實體對 齊方法進行重點介紹、對比分析和總結。首先，依 據圖 4 提到的三個模塊(即嵌入模塊、交互模塊和對 齊模塊)對每一種方法進行了詳細介紹。同時，本文 通過深入研究，對所有方法根據其利用的知識圖譜 信息的不同進行了詳細的分類(見 4.2 節)。然后進一 步對該類方法進行了詳細的對比，并對結果進行了 深入的分析(見 4.3 節)。下面 4.1 節首先簡單介紹現有的知識表示學習 技術，然后后續幾節重點綜述基于知識表示學習的 實體對齊方法，并進行深入的對比分析。

4.1 知識表示學習技術 目前主要的知識表示學習技術可以分為三類：翻譯模型、語義匹配模型、深度模型[38], [39]。

**4.2 基于知識表示學習的實體對齊方法 **

基于知識表示學習的實體對齊方法已經成為 目前解決實體對齊問題的主要技術，并取得了較好 的效果，其中絕大多數方法都使用翻譯模型或圖神 經網絡(Graph Neural Network, GNN) [59]進行知識表 示學習，因為它們有著較強的魯棒性和泛化能力。

5 展望

從上述已有方法可以看出，目前基于知識表示 學習的實體對齊方法主要包括三個模塊，分別是嵌 入模塊、交互模塊和對齊模塊。嵌入模塊目前主要 有三種方法，一種是利用 TransE 及其改進系列進行 關系結構信息嵌入；一種是使用 GNN 構建鄰接關 系圖進行嵌入；一種是使用 GNN 的改進模型 GCN 進行結構信息嵌入。嵌入模塊利用的信息主要有兩 種，即結構信息和屬性信息。交互模塊的作用主要 是將兩個不同的知識圖譜映射到同一向量空間，使 得向量的計算在同一空間。目前聯系兩個知識圖譜 的橋梁主要是預對齊的實體對，通過預對齊的實體 對在不同向量空間的轉換和校準，統一兩個知識圖 譜。對齊模塊的作用主要是根據已經嵌入的實體向 量來計算距離，此外，還能通過一些推理策略選擇 待對齊的實體。 值得注意的是，雖然基于知識表示學習的實體 對齊方法取得了較為不錯的效果，但是這并不意味 著傳統的實體對齊方法不具有研究價值。 正如文獻 [5]也指出這兩類方法是相輔相成的，結合起來考慮 會有可能取得更好的效果。 隨著知識圖譜的不斷完善，許多知識圖譜都變 得越來越復雜，規模也越來越大，原有的實體對齊 算法需要進一步考慮執行效率和準確率。 為了解決 這個問題，并行處理技術受到了越來越多地關注。目前研究工作將并行處理技術應用到實體對齊任 務中的是極少數[7]，有關大規模知識圖譜的實體對 齊問題仍然需要進行深入的研究和探索。

通過 4.3 節的對比分析，可以看到針對知識圖 譜結構信息的利用還有待于繼續研究探索，無論是 鄰接實體還是實體間的關系，均對知識圖譜的更準 確表示起著至關重要的作用。使用神經網絡嵌入知 識圖譜的結構信息時，如何緩解錯誤信息的傳播至 關重要。目前普遍使用高速門機制，使得錯誤傳播 的問題得到了一定程度的緩解，但是對于單跳和多 跳實體的計算和信息傳播仍需繼續研究。此外，在知識圖譜結構信息嵌入表示方面，大 多數實體對齊模型是以實體為中心，多方面信息輔 助嵌入，在以后的研究中可以提高關系信息的占 比，甚至可以以實體之間關系為中心研究嵌入表 示，進而更深入地挖掘知識圖譜的結構信息。除了 結構信息，加入原知識圖譜中的實體描述信息使得 實體對齊效果顯著提高，如 BERT-INT，甚至可以 忽略結構信息。但是在真實大型知識圖譜中，很多實體缺乏具體準確的描述信息，所以對結構信息以 及其他未挖掘的信息有待于進一步深入研究。再 者，在實體對齊任務中，大多數模型方法在通用數 據集 DBP15K 數據集上獲得了不錯的效果。然而在 實際大型真實知識圖譜的表現一般，因此如何進一 步提出不同種類的數據集也成為實體對齊領域的 重要研究問題。

近年來，卷積神經網絡（CNN）憑借強大的特征提取和表達能力，在圖像分析領域的諸多應用中取得了令人矚目的成就。但是，CNN性能的不斷提升幾乎完全得益于網絡模型的越來越深和越來越大，在這個情況下，部署完整的CNN往往需要巨大的內存開銷和高性能的計算單元（如GPU）支撐，而在計算資源受限的嵌入式設備以及高實時要求的移動終端上，CNN的廣泛應用存在局限性。因此，CNN迫切需要網絡輕量化。目前解決以上難題的網絡壓縮和加速途徑主要有知識蒸餾、網絡剪枝、參數量化、低秩分解、輕量化網絡設計等。首先介紹了卷積神經網絡的基本結構和發展歷程，簡述和對比了五種典型的網絡壓縮基本方法；然后重點針對知識蒸餾方法進行了詳細的梳理與總結，并在CIFAR數據集上對不同方法進行了實驗對比；其后介紹了知識蒸餾方法目前的評價體系，給出多類型方法的對比分析和評價；最后對該技術未來的拓展研究給出了初步的思考。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2907.shtml

近年來，隨著深度學習的飛速發展，深度神經網絡受到了越來越多的關注，在許多應用領域取得了顯著效果。通常，在較高的計算量下，深度神經網絡的學習能力隨著網絡層深度的增加而不斷提高，因此深度神經網絡在大型數據集上的表現非常卓越。然而，由于其計算量大、存儲成本高、模型復雜等特性，使得深度學習無法有效地應用于輕量級移動便攜設備。因此，壓縮、優化深度學習模型成為目前研究的熱點，當前主要的模型壓縮方法有模型裁剪、輕量級網絡設計、知識蒸餾、量化、體系結構搜索等。通過對以上方法的性能、優缺點和最新研究成果進行分析總結，對未來研究方向進行了展望。

【導讀】知識蒸餾是一種典型的模型壓縮和加速方法，在很多應用場景對此有需求。來自悉尼大學的學者發布了《知識蒸餾》的綜述論文，值的關注。

//arxiv.org/abs/2006.05525

近年來，深度神經網絡在工業和學術界取得了巨大的成功，特別是在視覺識別和神經語言處理方面的應用。深度學習的巨大成功，主要歸功于其巨大的可擴展性，既有大規模的數據樣本，也有數十億的模型參數。然而，在資源有限的設備如移動電話和嵌入式設備上部署這些笨重的深模型也帶來了巨大的挑戰，不僅因為計算量大，而且存儲空間大。為此，開發了各種模型壓縮和加速技術，如剪枝、量化和神經結構搜索。知識蒸餾是一種典型的模型壓縮和加速方法，旨在從大教師模型中學習小學生模型，越來越受到社會的關注。本文從知識分類、訓練方案、知識提取算法以及應用等方面對知識提取進行了綜述。此外，我們簡要回顧了知識提煉的挑戰，并對未來的研究課題提供了一些見解。

概述

在過去的幾年里，深度學習在人工智能領域取得了巨大的成功，包括計算機視覺(Krizhevsky et al.， 2012)、強化學習(Silver et al.， 2016)和神經語言處理(Devlin et al.， 2018)的各種應用。借助最近許多技術，包括殘差連接(He et al.， 2016)和批處理歸一化(Ioffe and Szegedy, 2015)，我們可以輕松地在強大的GPU或TPU集群上訓練具有數千層的深度模型。例如，只需不到10分鐘就可以在數百萬張圖像的數據集上訓練ResNet模型(Deng et al. , 2009 ; Sun et al. , 2019); 訓練一個強大的BERT模型進行語言理解只需要不到一個半小時 (Devlin et al., 2018; You et al., 2019).。雖然大規模的深度模型帶來了令人難以置信的性能，但其龐大的計算復雜度和海量的存儲需求給實時應用的部署帶來了巨大的挑戰，特別是對于那些資源有限的設備，比如嵌入式人臉識別系統和自動駕駛汽車。

為了開發高效的深度模型，最近的工作通常集中在1)基于深度可分離卷積的高效基本塊，如MobileNets (Howard et al. , 2017 ; Sandler et al. , 2018) 和ShuffleNets (Zhang et al. , 2018a ; Ma et al. , 2018); (2)模型壓縮和加速技術，主要包括以下類別(Cheng et al.， 2018)。

• 參數修剪和共享: 這些方法主要是去除深層神經網絡中不重要的參數，去除的參數對性能影響不大。該類別又分為模型量化(Wu et al.， 2016)和二值化(Courbariaux et al.， 2015)、參數共享(Han et al.， 2015)和結構矩陣(Sindhwani et al.， 2015)。

• 低秩分解: 這些方法通過矩陣/張量分解來探索深度神經網絡參數的冗余性(Denton et al.， 2014)。

• 傳輸/壓縮卷積濾波器: 這些方法通過傳輸/壓縮卷積濾波器來減少不必要的參數(Zhai et al.， 2016)。

• 知識蒸餾(KD): 這些方法通常將知識從一個較大的深度神經網絡提取到一個較小的網絡中(Hinton et al.， 2015)。

對模型壓縮和加速的全面回顧超出了本文涵蓋的范圍，而我們關注的是知識蒸餾，這已經得到越來越多的研究社區關注。在實踐中，大型深度模型往往會取得非常好的性能，因為過參數化提高了泛化性能 (Brutzkus and Globerson, 2019; Allen-Zhu et al., 2019; Arora et al., 2018)。知識蒸餾通過在大教師模型的監督下學習小學生模型，從而探究深度模型中參數的冗余性，用于推理(Bucilua et al., 2006; Ba and Caruana, 2014; Hinton et al., 2015; Urban et al., 2016)，而知識蒸餾的關鍵問題是如何將知識從大教師模型轉移到小學生模型。一般情況下，知識蒸餾的師生框架如圖1所示。雖然在實踐中取得了巨大的成功，但在理論或經驗上理解知識提煉方法的工作并不多(Cheng et al., 2020; Phuong and Lampert, 2019; Cho and Hariharan, 2019)。具體來說，為了理解知識蒸餾的工作機制，Phuong和Lampert在深度線性分類器的情況下，從理論上證明了學習精餾學生網絡快速收斂的泛化邊界(Phuong和Lampert, 2019)。這一解釋理論上回答了學生學習的內容和速度，并揭示了決定蒸餾成功的因素。蒸餾的成功依賴于數據幾何、蒸餾目標的優化偏差和學生分類器的強單調性。Cheng等人量化了來自深度神經網絡中間層的視覺概念知識，以解釋知識蒸餾(Cheng et al., 2020）。Cho和Hariharan對知識蒸餾的有效性進行了詳細的實證分析(Cho和Hariharan, 2019)。實證分析發現，由于模型容量的差距，較大的模型不一定是更好的老師(Mirzadeh et al.， 2019)，而精餾會對學生的學習產生不利影響。據我們所知，(Cho and Hariharan, 2019)忽略了對教師和學生之間不同知識、不同蒸餾和相互感情的經驗評價。此外，通過實證分析，從標簽平滑、教師和先驗對最優輸出層幾何形狀的預測置信度等角度探討了對知識蒸餾的理解(Tang et al.， 2020)。

模型壓縮的知識蒸餾思想與人類的學習方案非常相似。為此，近年來的知識蒸餾方法不僅擴展到了師生學習(Hinton et al.， 2015)，還擴展到了相互學習(Zhang et al.， 2018b)、自學(Yuan et al.， 2019)、輔助教學(Mirzadeh et al.， 2019)和終身學習(Zhai et al.， 2019)。知識蒸餾的大部分擴展集中于壓縮深度神經網絡，因此輕量級的學生網絡可以很容易地部署在諸如視覺識別、語音識別和自然語言處理(NLP)等應用程序中。此外，知識蒸餾中從一個模型到另一個模型的知識轉移符號也可以擴展到其他任務，如對抗攻擊(Papernot et al.， 2016b)、數據增強(Lee et al.， 2019a;Gordon和Duh, 2019)，數據隱私和安全(Wang等，2019a)。

本文對知識蒸餾的研究進行了綜述。本綜述的主要目的是1) 全面概述知識蒸餾，包括動機的背景，基本符號和公式，以及幾種典型知識，蒸餾和算法; 2) 全面回顧知識蒸餾的最新進展，包括理論、應用和在不同現實場景下的擴展; 3) 從知識遷移的不同角度，包括不同類型的知識、訓練方案、知識提煉算法/結構和應用，闡述知識蒸餾的一些挑戰和見解。本文組織概況如圖2所示。具體地說，本文的其余部分結構如下。第二節給出了知識蒸餾的重要概念和常規模型。知識和蒸餾的種類分別在第3節和第4節中進行了總結。現有的關于知識提煉中的師生結構的研究在第5部分進行了說明。第6節對許多最新的知識蒸餾方法進行了全面的總結和介紹。知識蒸餾的廣泛應用將在第7節的不同方面加以說明。第8節討論了知識蒸餾中具有挑戰性的問題和未來的方向。最后，在第9節給出結論。

【簡介】近些年深度神經網絡幾乎在各個領域都取得了巨大的成功。然而，這些深度模型在尺寸上過于巨大，有幾百萬甚至上億的參數，造成了巨大的計算開銷，致使模型難以部署和落地。除此之外，模型的表現還高度依賴于大量的標注數據。為了使模型得到更加高效的訓練和處理標記數據不足的難題，知識蒸餾(KD)被用來遷移從一個模型到另一個模型學習到的知識。這個過程也經常被描述為student-teacher(S-T）學習框架，并且已經被廣泛應用到模型壓縮和知識遷移中。這篇論文主要介紹了知識蒸餾和student-teacher學習模型。首先，我們對于KD是什么，它是如何工作的提供了一個解釋和描述。然后，我們對近些年知識蒸餾方法的研究進展和典型用于視覺任務的S-T學習框架進行了一個全面的調研。最后，我們討論了知識蒸餾和S-T模型未來的發展方向和研究前景，以及目前這些方法所面臨的開放性挑戰。

介紹

深度神經網絡的成功主要依賴于精心設計的DNN架構。在大規模機器學習任務中，尤其是圖像識別和語音識別任務，大多數基于DNN的模型都是憑借大量的參數來提取特征從而保證模型的泛化能力。這種笨重的模型通常都有非常深和非常寬的特點，需要花費大量的時間進行訓練，而且不可能實時操作。所以，為了加速模型訓練，許多研究人員嘗試著利用預訓練的復雜模型來獲得輕量級的DNN模型，從而使得這些模型可以被部署應用。這是一篇關于知識蒸餾(KD)和student-teacher(S-T)學習模型的論文。一般來講，知識蒸餾被視作一種機制：當只給出小型的訓練集，其中包含相同或不同種類的樣本的時候，這種機制能夠使得人類快速學習新的，復雜的概念。在深度學習中，知識蒸餾是一個有效的方法，目前已經被廣泛的應用在了從一個網絡到另一個網絡的信息轉移上。知識蒸餾主要被應用在模型壓縮和知識遷移這兩個領域，對于模型壓縮，一個較小的學生模型被訓練來模仿一個預先訓練好的較大的模型。盡管知識和任務種類多樣，但是S-T框架是他們的一個相同點，其中提供知識的模型被稱作teacher,學習知識的模型被稱作student。我們對現有的知識蒸餾方法進行了重點分析和分類，其中還伴隨著各種類型的S-T結構的模型壓縮和知識轉移。我們回顧和調查了這一迅速發展的領域，強調了該領域的最新進展。雖然知識蒸餾方法已經應用于視覺智能、語音識別、自然語言處理等各個領域，但本文主要關注的是視覺領域的知識蒸餾方法，所以論文中關于知識蒸餾的大多數闡釋都是基于計算機視覺任務。由于知識蒸餾方法研究最多的領域是模型壓縮，所以我們系統地討論了該領域的技術細節、關鍵性挑戰和發展潛力。同時，重點介紹了在半監督學習、自監督學習等領域的知識遷移方法，重點介紹了以S-T學習框架為基礎的技術。

文章結構

section 2:探討知識蒸餾和S-T學習框架為什么會吸引如此多的關注。 section 3:關于知識蒸餾的理論分析。 section 4-section14:對目前的方法進行分類，并且分析了面臨的挑戰以及該領域的發展前景。 section 15：根據上面的分類結果，我們回答了section 2中提出的問題。 section 16:介紹了知識蒸餾和S-T框架的潛力。 section 17:總結。