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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的渐进式跨域模型压缩方法，包括以下步骤：S1、教师模型进行无监督域自适应；S2、学生模型基于教师模型的源域和目标域知识进行训练；S3、学生模型计算当前轮数的剪枝率，确定剪枝的迭代次数Np，初始化计数器p＝1；S4、学生模型评估所有通道的重要性并进行排序；S5、学生模型修剪不重要的通道，并通过迁移知识蒸馏进行微调，计数器加1；S6、判断计数器是否达到剪枝的迭代次数，如果满足则重复步骤S1‑S6，如果不满足则继续重复步骤S4‑S6，直至计数器达到目标次数Np＝p。本发明采用上述的一种基于迁移学习的渐进式跨域模型压缩方法，有利于在真实场景中部署高精确度的轻量的无监督域自适应模型。
主权项：1.一种基于迁移学习的渐进式跨域模型压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、教师模型进行无监督域自适应；S2、学生模型基于教师模型的源域和目标域知识进行训练；S3、学生模型计算当前轮数的剪枝率，确定剪枝的迭代次数Np，初始化计数器p＝1；S4、学生模型评估所有通道的重要性并进行排序；S5、学生模型修剪不重要的通道，并通过迁移知识蒸馏进行微调，计数器加1；S6、判断计数器是否达到剪枝的迭代次数，如果满足则重复步骤S1-S6，如果不满足则继续重复步骤S4-S6，直至计数器达到目标次数Np＝p。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于迁移学习的渐进式跨域模型压缩方法
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