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本发明公开一种基于群组关系知识蒸馏的模型压缩方法，该方法在完成对数据集的预处理之后，随机初始化一个大容量的卷积神经网络作为教师网络，利用交叉熵损失函数对该网络进行预训练；随后在知识蒸馏阶段，随机初始化一个小容量的卷积神经网络作为学生网络，教师网络和学生网络分别对图像样本特征进行K均值聚类，并利用最大均值差异计算各组之间的关系，利用交叉熵与群组关系损失函数的加权和对学生网络进行训练。最后利用训练好的网络对测试图像进行分类决策。该方法能够指导学生网络模仿老师对样本的分组能力，从而使得学生网络的性能逼
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114626504 A
(43)申请公布日 2022.06.14
(21)申请号 202210030247.2 G06V 10/82 (2022.01)
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