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2022年04年24日
航空产业网 2024-10-18
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中国科学院沈阳自动化研究所申请一项名为"一种基于知识蒸馏的深度融合多跨域少样本分类方法"的专利，申请日期为2024-07-30。
专利摘要显示，本发明提供一种基于知识蒸馏的深度融合多跨域少样本分类方法，涉及深度学习技术领域。该方法利用知识蒸馏从多个教师网络进行知识迁移，提升了模型的泛化能力。通过将元学习的训练策略融入知识蒸馏，结合任务导向的知识蒸馏和多个教师网络的协作，从多个方面为学生网络提供知识，增强了学生网络在新的少样本任务的性能。从教师网络的输出预测和样本关系两方面提取监督信息，使用深度融合将多个教师的输出融合，用于指导学生网络的训练，提升知识蒸馏的效率。本发明方法能够有效地将知识从多个源域迁移到目标域，提高学生网络在目标少样本任务上的泛化性和准确率。
查看详情 : 一种基于知识蒸馏的深度融合多跨域少样本分类方法
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