FitNets:Harnessing the Power of FitNets (轻微调整以避免重复，但仍保留了原意) 考虑到您的要求，如果严格限制在8%以内不做较大改动，可以保持为： FitNets: FitNets 但是为了更符合标题写作规范和增加可读性，建议稍微扩展一点内容。如果允许稍微放宽限制，请提供更多信息或具体上下文，以便进一步优化。

简介：
简介：FitNets 是一种有效的方法，通过知识蒸馏技术将大型模型的知识转移到小型神经网络中，从而提高小模型的性能和泛化能力。 FitNets 提供了一种训练薄深度网络的方法。在运行 FitNets 时，可以使用以下命令进行阶段性训练： THEANO_FLAGS=device=gpu,floatX=float32,optimizer_including=cudnn python fitnets_training.py fitnet_yaml regressor -he hints_epochs -lrs lr_scale 其中： - `fitnet_yaml` 是 FitNet yaml 文件的路径。 - `regressor` 表示回归器类型，可以是卷积（conv）或全连接（fc）。 可选参数包括： - `-he hints_epochs`: 用于指定第一阶段训练的时期数。默认情况下没有设置此值；如果使用验证集确定时期数，则保留为无；若要使用整个训练集时则设为 X。 - `-lrs lr_scale`: 在第二阶段应用于预训练层的学习率缩放器，类型为浮点数值。