[发明专利]基于特征分析的自蒸馏学习方法、设备以及可读存储介质有效
| 申请号： | 202110146048.3 | 申请日： | 2021-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN112862095B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 袁雷;魏乃科;潘华东;殷俊 | 申请（专利权）人： | 浙江大华技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/0464;G06N3/042 |
| 代理公司： | 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 | 代理人： | 黎坚怡 |
| 地址： | 310051 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于特征分析的自蒸馏学习方法、设备以及可读存储介质，该基于特征分析的自蒸馏学习方法包括：基于卷积神经网络的深度和原始结构，以设定的深度区间将卷积神经网络的卷积层划分为n个部分的特征层，n为正整数且n≥2；将训练集输入卷积神经网络进行训练，获取每一部分特征层的损失函数；基于所有特征层的损失函数优化卷积神经网络，得到训练好的卷积神经网络。通过上述方法，本申请可以通过利用各个不同部分的特征层的损失函数进行蒸馏学习，有效地利用了卷积神经网络的结构信息，提高自蒸馏学习效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 分析 蒸馏 学习方法 设备 以及 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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