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本申请公开了一种基于特征分析的自蒸馏学习方法、设备以及可读存储介质，该基于特征分析的自蒸馏学习方法包括：基于卷积神经网络的深度和原始结构，以设定的深度区间将卷积神经网络的卷积层划分为n个部分的特征层，n为正整数且n≥2；将训练集输入卷积神经网络进行训练，获取每一部分特征层的损失函数；基于所有特征层的损失函数优化卷积神经网络，得到训练好的卷积神经网络。通过上述方法，本申请可以通过利用各个不同部分的特征层的损失函数进行蒸馏学习，有效地利用了卷积神经网络的结构信息，提高自蒸馏学习效果。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112862095 A
(43)申请公布日 2021.05.28
(21)申请号 202110146048.3
(22)申请日 2021.02.02
(71)申请人 浙江大华技术股份有限公司
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