[发明专利]一种基于知识蒸馏的多跨域少样本分类方法有效
| 申请号： | 202110931565.1 | 申请日： | 2021-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN113610173B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 冀中;倪婧玮;刘西瑶 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 杜文茹 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一种基于知识蒸馏的多跨域少样本分类方法，利用知识蒸馏中师生网络的框架进行有效知识的迁移，从而使模型具有更好的泛化能力。本发明将元学习的训练策略引入知识蒸馏中，通过面向任务的知识蒸馏和多个教师网络之间的协作，不仅向学生网络提供了丰富且有效的知识，而且保证了学生网络对少样本任务的快速适应能力。通过引入多层次知识蒸馏，分别提取教师网络的输出预测和样本关系作为监督信息，从不同角度指导学生网络的训练，使得知识蒸馏的效率更高。由此，本发明能够将有效的知识更好地从多个源域迁移到目标域上，提高学生网络在目标少样本任务上的分类准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 蒸馏 多跨域少 样本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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