基于双路径投影层和注意力机制的知识蒸馏
Knowledge distillation based on dual-path projection layer and attention mechanism
重庆师范大学 计算机与信息科学学院, 重庆 401331
摘要
现有的知识蒸馏技术主要集中于知识表示、目标损失函数和蒸馏位置的选择，而忽视了特征对齐和融合的重要性，从而限制了学生模型的学习能力。为此，提出了一种基于双路径投影层和注意力机制的知识蒸馏方法。该方法首先在空间维度上对齐学生和教师模型的特征，通过双路径投影层在通道维度上对齐师生特征。同时，添加一个集成注意力机制的适配器模块，以确保多尺度特征的均衡融合。采用轻量并行化注意力机制进行深层次的特征融合，并利用教师模型的判别分类器进行推理。在CIFAR-100和Tiny-ImageNet数据集上进行实验验证，结果显示相比于基线学生模型，WRN-40-1模型在CIFAR-100数据集上的top-1准确率提高了5.85百分点，ResNet-10模型在Tiny-ImageNet数据集上的top-1准确率提高了8.09百分点。实验结果表明，该方法能够有效提升学生模型的学习能力，证明了特征对齐和融合在知识蒸馏中的重要作用。
基金项目
国家自然科学基金青年科学基金项目(62306054)
重庆师范大学研究生科研创新资助项目(YKC23022)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.07.0229
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 413-418
文章编号: 1001-3695(2025)02-012-0413-06
发布历史
[2025-02-05] 印刷出版
引用本文
周勤, 范永胜, 桑彬彬, 等. 基于双路径投影层和注意力机制的知识蒸馏 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (2): 413-418. (Zhou Qin, Fan Yongsheng, Sang Binbin, et al. Knowledge distillation based on dual-path projection layer and attention mechanism [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (2): 413-418. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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