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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明公开了一种用于睡眠分期的模型训练方法，方法包括：构建用于睡眠分期的单通道输入竞争学生模型和多通道输入教师模型；将多通道信号输入教师模型，并根据教师模型的输出获得教师模型损失，将单通道信号输入所述竞争学生模型，并根据竞争学生模型的输出获得竞争学生模型损失；根据教师模型中隐含层的输出和竞争学生模型中隐含层的输出确定知识迁移损失；根据竞争学生模型损失、教师模型损失和知识迁移损失对教师模型和竞争学生模型进行优化，直至满足停止条件；根据已训练教师模型和已训练竞争学生模型构建用于睡眠分期的单通道输入合作学生模型，并基于知识蒸馏技术对合作学生模型进行训练，最终得到精度得到改善的教师模型和合作学生模型。
主权项：1.一种用于睡眠分期的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：构建用于睡眠分期的单通道输入竞争学生模型和多通道输入教师模型；将多通道信号输入所述教师模型，并根据所述教师模型的输出获得教师模型损失，将所述多通道信号中的预设通道信号输入所述竞争学生模型，并根据所述竞争学生模型的输出获得竞争学生模型损失；根据所述教师模型中隐含层的输出和所述竞争学生模型中隐含层的输出确定知识迁移损失；根据所述竞争学生模型损失、所述教师模型损失和所述知识迁移损失对所述教师模型和所述竞争学生模型进行优化，直至满足停止条件；其中，所述多通道信号包括两个不同头皮位置的脑电信号、一个水平眼电信号和一个下颚处肌电信号，所述竞争学生模型采用单通道脑电信号作为输入；根据已训练教师模型和已训练竞争学生模型构建用于睡眠分期的单通道输入合作学生模型，并基于知识蒸馏技术对所述合作学生模型进行训练，以将已训练教师模型的知识迁移到所述合作学生模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种用于睡眠分期的模型训练方法及装置
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