基于自演进端对端知识蒸馏的分布式人脸分类方法及系统

本发明公开了一种基于自演进端对端知识蒸馏的分布式人脸分类方法及系统。本发明旨在解决基于中心化联邦学习的人脸图像分类系统中，云服务器与客户端间的通信成本过高的问题，借助自演进的端对端的模型知识蒸馏机制，提升边缘端人脸分类模型的泛化性。本发明使用基于上下文多臂老虎机算法的客户端配对机制，在线识别能够最大化系统效能的最优蒸馏对，且深入分析蒸馏对内部的计算和通信模式，给出最优的调度决策。本发明具有训练时间短、通信成本低等优点。