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申请/专利权人：华为技术有限公司
摘要：本申请涉及一种人工智能领域通过知识蒸馏训练神经网络的方法。所述方法包括：根据训练数据训练至少一个教师机器学习模型；将训练数据输入已训练教师机器学习模型从而获得已训练教师机器学习模型的输出结果；和根据损失函数调整学生机器学习模型的参数，从而使得所述学生机器学习模型针对所述训练数据的输出结果与所述已训练教师机器学习模型的输出结果的差值小于预设阈值。所述损失函数包括第一部分和第二部分，所述损失函数的第一部分根据所述已训练教师机器学习模型的输出结果确定，所述损失函数的第二部分根据所述已训练教师机器学习模型所包括的中间层生成的中间层输出特征确定。
主权项：1.一种通过知识蒸馏训练神经网络的方法，其特征在于，所述方法包括：根据训练数据，训练至少一个教师机器学习模型从而获得已训练教师机器学习模型；其中，所述训练数据为图像数据、文本数据以及语音数据中的任一种；将所述训练数据输入所述已训练教师机器学习模型从而获得所述已训练教师机器学习模型的输出结果，其中，所述已训练教师机器学习模型所包括的中间层在所述已训练教师机器学习模型的输出结果的生成过程中生成对应的中间层输出特征；和根据损失函数调整学生机器学习模型的参数，从而使得所述学生机器学习模型针对所述训练数据的输出结果与所述已训练教师机器学习模型的输出结果的差值小于预设阈值，其中，所述损失函数包括第一部分和第二部分，所述损失函数的第一部分根据所述已训练教师机器学习模型的输出结果确定，所述损失函数的第二部分根据所述已训练教师机器学习模型所包括的中间层生成的中间层输出特征确定。
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