知识蒸馏（Knowledge Distillation）作为一种类似迁移学习的方法，最早是由Hinton等人在2015年提出[1]，在近年来得到了广泛的关注和研究。它通过将一个复杂的模型的知识转移到一个简化的模型中，以实现在模型大小和计算资源有限的情况下，仍然能够保持较高的性能。这种知识转移的过程可以看作是一种“蒸馏”，即从一个“热”模型中提取出知识，然后传递给一个“冷”模型。

无图学习（Graph-less learning）并不是一个常见的术语，我们可以从字面上理解它：无图学习指的是在没有显式图结构的情况下进行学习或建模。这意味着模型不依赖于图结构来理解数据之间的关系，而是通过其他方式来学习数据的特征和模式。

在深度学习的发展过程中，模型的大小和计算资源的需求成为了一个重要的问题。随着深度神经网络的不断发展，模型的参数量和计算复杂度不断增加，这导致了在资源受限的设备上部署和使用这些模型变得困难。同时，大型模型在训练和推理过程中需要消耗大量的计算资源和时间，限制了它们在实际应用中的使用。而基于知识蒸馏的无图学习的研究意义在于解决深度神经网络在计算资源和模型大小方面的问题，同时提供高性能的预测能力。这对于在嵌入式设备、移动设备和物联网等资源有限的环境中应用深度学习模型具有重要意义。此外，基于知识蒸馏的无图学习还可以帮助理解深度神经网络的工作原理和知识表示方式，从而推动深度学习的研究和发展。