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发明公开
一种对齐不同结构分类神经网络类别精度的方法审中-实审

公开(公告)号：CN116306872A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310298351.4

申请日：2023-03-24

Applicant: 厦门大学深圳研究院

Inventor： 纪荣嵘 , 郑侠武 , 陈柄翰 , 武凡

IPC: G06N3/08 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/04 , G06V10/764 , G06V10/82

Abstract: 一种对齐不同结构分类神经网络类别精度的方法，涉及计算机视觉。包括以下步骤：1)预训练：利用早期版本数据集对新结构的模型进行预训练以优化模型权重；2)知识蒸馏：利用神经网络知识蒸馏技术进行新老模型间的知识迁移；3)微调全连接层：利用权重冻结技术，冻结神经网络浅层参数，对全连接层部分精度较差的类别进行微调。通过简单的训练方式对齐不同神经网络模型针对相同数据集的各类别精度，有效降低新模型相比于原模型的各类别精度差异。

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