动态梯度蒸馏框架

学生模型显著提升

让轻量图模型继承并扩展复杂教师模型的学习过程,而非模仿其输出。

Kang, Liu · Yang, Shunzhi · Wang, Changdong · Chen, Yunwen · Zhenhua, Huang

Information Fusion 2026

参数信息

公开数据集数量
7

技术优势

教师可被学生超越

学生模型可以继承并扩展教师的学习过程,而不只是复制其输出。

学习过程可迁移

通过梯度映射对教师的学习过程建模,而非仅仅传递最终输出。

结构差异可适应

分层捕获教师响应以改变学生梯度,适用于不同网络架构之间的蒸馏。

应用场景