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申请/专利权人：国能大渡河大数据服务有限公司
摘要：本发明提供基于阶段训练和注意力融合的多出口架构自蒸馏方法，涉及知识蒸馏领域，包括：根据深度将教师模型划分为多个出口分支，其中，教师模型和学生模型用于图像分类，多个出口分支中，深度最深的分支为教师模型，深度最浅的出口分支为学生模型，其余的出口分支为中间模型；建立总损失函数；基于多个出口分支及注意力融合算法，训练学生模型，基于总损失函数，计算总损失，基于总损失，优化学生模型，直至学生模型满足预设条件，具有提高知识传递的效率，改进知识自蒸馏框架的性能的优点。
主权项：1.基于阶段训练和注意力融合的多出口架构自蒸馏方法，其特征在于，包括：根据深度将教师模型划分为多个出口分支，其中，所述多个出口分支中，深度最深的分支为教师模型，深度最浅的出口分支为学生模型，其余的出口分支为中间模型，所述教师模型和所述学生模型均用于图像分类；建立总损失函数；基于所述多个出口分支及注意力融合算法，训练所述学生模型，基于所述总损失函数，计算总损失，基于所述总损失，优化所述学生模型，直至所述学生模型满足预设条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国能大渡河大数据服务有限公司 基于阶段训练和注意力融合的多出口架构自蒸馏方法
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