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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于课堂学习的小样本图像分类模型压缩方法，包括：首先，构建末端三分支型教师网络模型，使用欧式空间监督、球面空间监督以及欧式自监督的联合学习方式利用基类数据集对三分支型教师网络模型中的参数进行训练。然后，构建基于末端单分支型学生网络班级，利用新类数据集淘汰落后的班级。接下来，构建基于分组再分组卷积的辅助教具帮助学生网络完成预习。之后，使用基于多阶段特征偏差的竞争机制产生学生网络班长。最后，末端单分支型学生网络在末端三分支型教师网络的指导下，相互学习，完成课堂学习。本发明能够提高轻量级模型的小样本图像分类性能，促进其在移动终端以及嵌入式设备等实际场合的应用。
主权项：1.一种基于课堂学习的小样本图像分类模型压缩方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，教师网络的培训：构建末端三分支型教师网络模型，使用欧式空间监督，球面空间监督以及欧式自监督的联合学习方式利用基类数据集对三分支型教师网络模型中的参数进行预训练；步骤2，学生网络班级的组建：构建末端单分支型学生网络，形成末端单分支型学生网络班级，同时利用新类数据集淘汰落后的班级；步骤3，学生网络的预习：构建基于分组再分组卷积的辅助教具，末端单分支型学生网络使用基类数据集进行预习；步骤4，班长的产生：构建基于多阶段特征偏差的竞争机制，产生学生网络班长；步骤5，实时的课堂学习：构建实时的课堂学习机制，末端单分支型学生网络在末端三分支型教师网络的指导下，相互学习，共同成长。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种基于课堂学习的小样本图像分类模型压缩方法
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