摘要
提供将知识从教师神经网络转移到学生神经网络。用于训练学生神经网络(2)以采用给定教师神经网络(1)的行为的方法(100),给定教师神经网络(1)被训练来对输入图像执行给定处理,该方法包括以下步骤:·提供(110)一组训练图像x;·从至少一个训练图像x产生(120)一个或多个风格增强版本x',该一个或多个风格增强版本x'o具有与原始训练图像x相同的语义内容,但是o在其风格上不同于该原始训练图像x;·一方面由教师神经网络(1)并且一方面由学生神经网络(2)处理(130)训练图像x和增强版本x';·使用预定损失函数(3)评估(140)学生神经网络(2)从每个图像x、x'产生的输出(2b)和/或中间工作产品(2a)与教师神经网络(1)从同一图像x、x'产生的输出(1b)和/或中间工作产品(1a)一致的程度;以及·朝改善损失函数(3)的值(3a)的目标,优化(150)表征学生神经网络(2)的行为的参数(2c)。
技术关键词
风格
机器可读数据载体
学生
教师
机器可读指令
质量检查系统
医学成像系统
驾驶辅助系统
语义分割模型
图像分类器
特征提取器
监视系统
文本
基础
计算机
中间层
检测器
机器人
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知识追踪方法
sigmoid函数
项目
门控循环单元神经网络
学生
控制器模块
判定方法
RFID标签
预警模块
安装监控设备
音频特征
音频生成方法
大语言模型
文本
矢量量化器