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“ 问 渠 那 得 清 如 许 ， 为 有 源 头 活 水 来 ” ， 通 过 前 沿 领 域 知 识 的 学 习 ， 从 其 他 研 究 领 域 得 到 启 发 ， 对 研 究 问 题 的 本 质 有 更 清 晰 的 认 识 和 理 解 ， 是 自 我 提 高 的 不 竭 源 泉 。 为 此 ， 我 们 特 别 精 选 论 文 阅 读 笔 记 ， 开 辟 “ 源 头 活 水 ” 专 栏 ， 帮 助 你 广 泛 而 深 入 的 阅 读 科 研 文 献 ， 敬 请 关 注！ 无数据知识蒸馏能够利用大型教师网络所学到的知识，来增强较小型学生网络的训练，而无需访问原始训练数据，从而避免在实际应用中的隐私、安全和专有风险。在这方面的研究中，现有的方法通常遵循一种反演蒸馏的范式，在预训练教师网络指导下实时训练生成对抗网络来合成一个大规模的样本集用于知识蒸馏。论文重新审视了这种常见的无数据知识蒸馏范式，表明通过“小规模逆向数
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