[发明专利]任务牵引的特征蒸馏深度神经网络学习训练方法及系统、可读存储介质在审
| 申请号： | 202011030206.0 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN112132268A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 马恺声;张林峰 | 申请（专利权）人： | 交叉信息核心技术研究院（西安）有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京中巡通大知识产权代理有限公司 11703 | 代理人： | 李宏德 |
| 地址： | 710077 陕西省西安市高新*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明一种任务牵引的特征蒸馏深度神经网络学习训练方法及系统、可读存储介质，以数据驱动方式进行特征蒸馏，稳定有效，能够显著提升蒸馏训练的精度。本发明在深度神经网络不同深度的下采样层之前，均增加被训练成执行与深度神经网络相同任务的辅助分类器；辅助分类器通过任务损失训练，从教师模型的整个特征中捕获面向任务特征；采用特征蒸馏损失训练，将教师模型中捕获的面向任务特征提取到学生模型中，用于任务牵引的特征蒸馏深度神经网络学习训练。通过辅助分类器，对面向任务特征通过任务损失实现提取，通过特征蒸馏损失面向任务特征的传递，实现了面向任务的特征蒸馏，用于从教师到学生的面向任务的信息的提取，实现高效可靠的知识蒸馏。 | ||
| 搜索关键词： | 任务 牵引 特征 蒸馏 深度 神经网络 学习 训练 方法 系统 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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