基于逐层蒸馏的信号识别模型压缩方法、装置、介质及系统

本发明公开了一种基于逐层蒸馏的信号识别模型压缩方法、装置、介质及系统，属于信号与信息处理处理领域，包括步骤：通过缩小信号识别大模型的层数和神经元数目，构建用于具体识别任务的小模型；基于逐层蒸馏将信号识别大模型的知识传递给小模型，使得小模型的参数收敛到更好的局部最优值，实现从大模型到小模型的知识迁移，减少模型的参数量和计算量，实现对信号识别大模型进行压缩。本发明在不显著引起模型准确率下降的情况下减少模型的参数量和计算量，对现有的信号识别大模型进行了有效压缩。