[发明专利]图像分类模型的知识蒸馏方法、装置和计算机设备

摘要

本申请涉及一种图像分类模型的知识蒸馏方法、装置和计算机设备，所述方法通过获取用于知识蒸馏的训练数据集，将训练数据集中的每一个样本图像输入第一分类模型进行图像特征提取，得到与训练数据集对应的图像特征集合，对于训练数据集中任意一个样本图像，通过第二分类模型进行图像特征提取，得到对应的第二图像特征，并根据训练数据集中任意一个样本图像对应的第二图像特征以及训练数据集对应的图像特征集合确定蒸馏损失，根据蒸馏损失对第二分类模型进行反向传播，更新第二分类模型的模型参数，从而使得第二分类模型能够真正学习到样本图像之间的关系特征，并达到与第一分类模型类似的预测效果，以得到性能更佳的图像分类模型。