diff --git a/doc/doc_ch/knowledge_distillation.md b/doc/doc_ch/knowledge_distillation.md
index 265703adc95507c33f00c44efd68560db4556c1c..0923fc9ccc03053bd0d2e6ba0606dc980145c917 100644
--- a/doc/doc_ch/knowledge_distillation.md
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@@ -1,8 +1,27 @@
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# 知识蒸馏
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++ [知识蒸馏](#0)
+ + [1. 简介](#1)
+ - [1.1 知识蒸馏介绍](#11)
+ - [1.2 PaddleOCR知识蒸馏简介](#12)
+ + [2. 配置文件解析](#2)
+ + [2.1 识别配置文件解析](#21)
+ - [2.1.1 模型结构](#211)
+ - [2.1.2 损失函数](#212)
+ - [2.1.3 后处理](#213)
+ - [2.1.4 指标计算](#214)
+ - [2.1.5 蒸馏模型微调](#215)
+ + [2.2 检测配置文件解析](#22)
+ - [2.2.1 模型结构](#221)
+ - [2.2.2 损失函数](#222)
+ - [2.2.3 后处理](#223)
+ - [2.2.4 蒸馏指标计算](#224)
+ - [2.2.5 检测蒸馏模型Fine-tune](#225)
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## 1. 简介
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### 1.1 知识蒸馏介绍
近年来，深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域被验证是一种极其有效的解决问题的方法。通过构建合适的神经网络，加以训练，最终网络模型的性能指标基本上都会超过传统算法。
@@ -13,6 +32,7 @@
此外，在知识蒸馏任务中，也衍生出了互学习的模型训练方法，论文[Deep Mutual Learning](https://arxiv.org/abs/1706.00384)中指出，使用两个完全相同的模型在训练的过程中互相监督，可以达到比单个模型训练更好的效果。
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### 1.2 PaddleOCR知识蒸馏简介
无论是大模型蒸馏小模型，还是小模型之间互相学习，更新参数，他们本质上是都是不同模型之间输出或者特征图(feature map)之间的相互监督，区别仅在于 (1) 模型是否需要固定参数。(2) 模型是否需要加载预训练模型。
@@ -30,17 +50,19 @@ PaddleOCR中集成了知识蒸馏的算法，具体地，有以下几个主要
通过知识蒸馏，在中英文通用文字识别任务中，不增加任何预测耗时的情况下，可以给模型带来3%以上的精度提升，结合学习率调整策略以及模型结构微调策略，最终提升提升超过5%。
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## 2. 配置文件解析
在知识蒸馏训练的过程中，数据预处理、优化器、学习率、全局的一些属性没有任何变化。模型结构、损失函数、后处理、指标计算等模块的配置文件需要进行微调。
下面以识别与检测的知识蒸馏配置文件为例，对知识蒸馏的训练与配置进行解析。
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### 2.1 识别配置文件解析
配置文件在[ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml)。
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#### 2.1.1 模型结构
知识蒸馏任务中，模型结构配置如下所示。
@@ -176,6 +198,7 @@ Architecture:
}
```
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#### 2.1.2 损失函数
知识蒸馏任务中，损失函数配置如下所示。
@@ -212,7 +235,7 @@ Loss:
关于`CombinedLoss`更加具体的实现可以参考: [combined_loss.py](../../ppocr/losses/combined_loss.py#L23)。关于`DistillationCTCLoss`等蒸馏损失函数更加具体的实现可以参考[distillation_loss.py](../../ppocr/losses/distillation_loss.py)。
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#### 2.1.3 后处理
知识蒸馏任务中，后处理配置如下所示。
@@ -228,7 +251,7 @@ PostProcess:
关于`DistillationCTCLabelDecode`更加具体的实现可以参考: [rec_postprocess.py](../../ppocr/postprocess/rec_postprocess.py#L128)
-
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#### 2.1.4 指标计算
知识蒸馏任务中，指标计算配置如下所示。
@@ -245,7 +268,7 @@ Metric:
关于`DistillationMetric`更加具体的实现可以参考: [distillation_metric.py](../../ppocr/metrics/distillation_metric.py#L24)。
-
+
#### 2.1.5 蒸馏模型微调
对蒸馏得到的识别蒸馏进行微调有2种方式。
@@ -279,7 +302,7 @@ paddle.save(s_params, "ch_PP-OCRv2_rec_train/student.pdparams")
转化完成之后，使用[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)，修改预训练模型的路径（为导出的`student.pdparams`模型路径）以及自己的数据路径，即可进行模型微调。
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### 2.2 检测配置文件解析
检测模型蒸馏的配置文件在PaddleOCR/configs/det/ch_PP-OCRv2/目录下，包含三个蒸馏配置文件：
@@ -287,7 +310,7 @@ paddle.save(s_params, "ch_PP-OCRv2_rec_train/student.pdparams")
- ch_PP-OCRv2_det_dml.yml，采用DML的蒸馏，两个Student模型互蒸馏的方法
- ch_PP-OCRv2_det_distill.yml，采用Teacher大模型蒸馏小模型Student的方法
-
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#### 2.2.1 模型结构
知识蒸馏任务中，模型结构配置如下所示：
@@ -419,7 +442,8 @@ Architecture:
}
```
-#### 2.1.2 损失函数
+
+#### 2.2.2 损失函数
知识蒸馏任务中，检测ch_PP-OCRv2_det_distill.yml蒸馏损失函数配置如下所示。
@@ -484,8 +508,8 @@ Loss:
关于`DistillationDilaDBLoss`更加具体的实现可以参考: [distillation_loss.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.4/ppocr/losses/distillation_loss.py#L185)。关于`DistillationDBLoss`等蒸馏损失函数更加具体的实现可以参考[distillation_loss.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/04c44974b13163450dfb6bd2c327863f8a194b3c/ppocr/losses/distillation_loss.py?_pjax=%23js-repo-pjax-container%2C%20div%5Bitemtype%3D%22http%3A%2F%2Fschema.org%2FSoftwareSourceCode%22%5D%20main%2C%20%5Bdata-pjax-container%5D#L148)。
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-#### 2.1.3 后处理
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+#### 2.2.3 后处理
知识蒸馏任务中，检测蒸馏后处理配置如下所示。
@@ -504,7 +528,8 @@ PostProcess:
关于`DistillationDBPostProcess`更加具体的实现可以参考: [db_postprocess.py](../../ppocr/postprocess/db_postprocess.py#L195)
-#### 2.1.4 蒸馏指标计算
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+#### 2.2.4 蒸馏指标计算
知识蒸馏任务中，检测蒸馏指标计算配置如下所示。
@@ -518,8 +543,8 @@ Metric:
由于蒸馏需要包含多个网络，甚至多个Student网络，在计算指标的时候只需要计算一个Student网络的指标即可，`key`字段设置为`Student`则表示只计算`Student`网络的精度。
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-#### 2.1.5 检测蒸馏模型finetune
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+#### 2.2.5 检测蒸馏模型finetune
检测蒸馏有三种方式：
- 采用ch_PP-OCRv2_det_distill.yml，Teacher模型设置为PaddleOCR提供的模型或者您训练好的大模型