本技术介绍了一种异构分支融合知识蒸馏技术,属于计算机技术领域。该技术包括:步骤1,获取原始数据集;步骤2,将原始数据集划分为训练集和测试集,并进行预处理。
背景技术
深度神经网络在计算机视觉领域的众多任务中,如图像分类、目标检测及语义分割方面,均展现出了强大的性能。然而,这些高性能模型往往伴随着较大的参数量和计算成本,这在追求模型轻量化和高效部署的许多应用场景中构成了不小的挑战。为了平衡模型的参数量和性能,知识蒸馏技术应运而生。作为一种高效的知识迁移策略,知识蒸馏能够将大型复杂模型(教师模型)中的隐含知识提炼并传递给更为紧凑的轻量级模型(学生模型),有效提升这些轻量级模型在实际任务中的表现能力。
现有的知识蒸馏方法大致分为离线知识蒸馏和在线知识蒸馏。离线知识蒸馏采用两阶段训练方式:首先,预训练一个大型教师模型,然后将提取的知识转移到较小的学生模型中,以帮助学生学习教师模型中的复杂知识。在线知识蒸馏则采用单阶段训练方式,通过在训练过程中不断更新知识,直接优化目标模型,使学生模型充分利用来自多个输出的丰富信息。
在传统知识蒸馏方法中,学生很难完全学习教师提供的知识,原因是收敛后的教师模型与从头开始训练的学生模型之间存在较大的能力差距。此外,教师的固定知识无法充分提升学生的泛化能力,可以利用训练过程的实时信息作为知识来源。在线知识蒸馏策略的提出为解决这些问题提供了新的思路。
实现思路