[发明专利]一种多样性增强的无数据知识蒸馏方法在审
| 申请号： | 202211734108.4 | 申请日： | 2022-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN115983376A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 叶阿勇;刘燕妮 | 申请（专利权）人： | 福建师范大学 |
| 主分类号： | G06N3/096 | 分类号： | G06N3/096;G06N3/0464;G06N3/048 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊;薛金才 |
| 地址： | 350117 福建省福州市闽侯县*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种多样性增强的无数据知识蒸馏方法，包括以下步骤：步骤1:初始化大型教师模型，使用原始数据集训练教师模型；步骤2:构建深度卷积条件生成网络，与噪声向量一起输入到条件生成网络；步骤3:基于度量学习构建一个多样性正则化项，同时根据教师模型反馈知识、内部知识和多样性正则化项的损失函数联合训练条件生成网络训练，直至条件生成网络收敛，使用训练好的条件生成网络合成数据集；步骤4:利用在步骤3中获得的合成数据集通过知识蒸馏训练学生模型，直至学生模型被训练至收敛。应用本技术方案不仅能够在缺乏原始数据的情况下，生成逼近于原始数据的合成数据，而且还能保证合成数据的多样性，从而提高学生模型训练的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多样性 增强 数据 知识 蒸馏 方法 | ||
【主权项】：
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