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知识提取（KD）是一种有效的学习范式，通过利用从教师网络中提取的额外监督知识来提高轻量级学生网络的性能。大多数开创性研究要么只从一位老师那里学习提炼学习方法，忽视了学生可以同时从多位老师那里学习的潜力，要么只是将每位老师视为同等重要的老师，无法通过具体的例子揭示教师的不同重要性。为了弥补这一差距，我们提出了一种新的自适应多教师多级知识提取学习框架（AMTML-KD），它包括两个新的见解：（i）将每

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基于置信度的多教师知识蒸馏（CA-MKD），该方法在地面真值标签的帮助下，自适应地为每个教师预测分配样本可靠度，并为那些接近一个热标签的教师预测分配较大的权重。此外，CA-MKD还结合了中间层的特征，以稳定知识转移过程。

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知识蒸馏是一种重要的模型压缩和迁移学习技术，它涉及从教师网络中提取“暗知识”来指导学生网络的学习。与以前利用特定于体系结构的线索（如激活和注意力）进行蒸馏的工作不同，这里我们希望探索一种更通用、模型不可知的方法，从预先培训过的教师模型中提取“更丰富的黑暗知识”。我们表明，看似不同的自我监督任务可以作为一个简单而强大的解决方案。例如，在转换实体之间进行对比学习时，教师网络的噪声预测反映了其语义和姿势