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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏的网络结构构建方法及装置，涉及网络结构构建技术领域。本发明至少包括以下步骤：步骤一：设计一个基于Token选择的视觉transformer模型；步骤二：设计并训练一个Token选择网络；步骤三：设计一个Token选择的视觉transformer模型名为TS‑ViT；步骤四：设计损失函数TS‑ViT的损失函数；步骤五：在特定数据集上进行图像分类训练与测试，通过与Token选择网络配合使用的优化后模型进行，以减少计算量并保持或提升图像分类精度。本发明为了解决token裁剪策略不具有泛化的特性限制并扩展适用场景，进而基于知识蒸馏的Token选择网络，该网络非常轻量，且不依赖于任何的网络模型结构，训练后即插即用，以较小的精度损失大量减少计算量。
主权项：1.一种基于知识蒸馏的网络结构构建方法，其特征在于：至少包括以下步骤：步骤一：设计一个基于Token选择的视觉transformer模型，通过预设的全连接层对输入图像的Patch块进行打分，为得分打分得到大小为1×N的Tokenscore，其中N为由原始输入图像分辨率H,W和通道数c切分成不重叠的图像Patch块数，每块Patch块分辨率为P,P；步骤二：设计并训练一个Token选择网络，从已训练好的教师网络中蒸馏必要性分数排序信息，通过学习特定的投影矩阵W和偏置向量b来获取每个Patch的隐藏状态，并进行必要性打分；步骤三：设计一个Token选择的视觉transformer模型名为TS-ViT，从已经训练好的结构化的token剪枝网络模型中蒸馏学习裁剪头信息，训练Token选择网络；步骤四：设计损失函数TS-ViT的损失函数；步骤五：在特定数据集上进行图像分类训练与测试，通过与Token选择网络配合使用的优化后模型进行，以减少计算量并保持或提升图像分类精度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于知识蒸馏的网络结构构建方法及装置
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