在迁移学习中，信息蒸馏（knowledge distillation）是一种将已经训练好的模型的知识转移到另一个模型的技术。它的目的是通过利用一个“教师”模型的知识来改进一个“学生”模型的性能。

  具体来说，信息蒸馏通过将教师模型的输出概率分布作为学生模型的标签来训练学生模型。这样做有以下几个作用：

  1. 模型压缩：教师模型通常较大，包含了大量参数，而学生模型可以是一个较小的模型。通过信息蒸馏，学生模型能够借助教师模型的知识，同时保持较小的模型复杂度，从而在保持一定性能的同时减少计算资源的使用。

  2. 提高泛化能力：教师模型经过充分的训练，具有较强的泛化能力。通过信息蒸馏，学生模型可以从教师模型中学习到更多的知识和规律，进而提高自身的泛化能力。

  3. 加速训练过程：在训练目标模型时，使用教师模型的输出概率分布作为标签可以使得训练过程更加稳定和高效。因为概率分布本身就包含了模型的不确定性信息，可以避免过拟合问题，并且可以比较容易地进行误差传播。

  总结来说，信息蒸馏在迁移学习中起到了模型压缩、提高泛化能力和加速训练的作用。通过利用已经训练好的教师模型的知识，学生模型能够更好地适应新的任务或者数据集。