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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于信息熵动态调节温度知识蒸馏的图像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119131508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411435827.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于信息熵动态调节温度知识蒸馏的图像分类方法是由汪瑞;吴向阳设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息熵动态调节温度知识蒸馏的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于信息熵动态调节温度知识蒸馏的图像分类方法，包括获取带标签的图像，构建目标温度拟合函数；残差卷积温度预测网络输出动态蒸馏温度，同时接受目标温度拟合函数的监督训练；利用蒸馏温度软化教师网络的分类结果和学生网络经logits融合后的分类结果，实现知识蒸馏训练和优化。本发明通过引入信息熵作为动态调整温度的依据，自适应根据样本复杂性调节蒸馏温度。训练过程中，教师网络和学生网络的分类结果及信息熵用以生成目标温度。以目标温度作为监督信号输入残差卷积温度预测网络，优化图像分类任务，更好应对图像样本复杂性差异，提升模型在图像分类任务上的分类准确率和鲁棒性。

本发明授权一种基于信息熵动态调节温度知识蒸馏的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息熵动态调节温度知识蒸馏的图像分类方法，其特征在于所述方法包括以下步骤： 步骤S1、获取带标签的图像，并分为训练集、测试集； 步骤S2、构建目标温度拟合函数，所述目标温度拟合函数包括全局温度拟合函数和局部温度拟合函数；具体是： 2.1将训练集作为输入，输入至预训练的教师网络，得到第一预测分类结果；由第一预测分类结果计算得到第一预测分类结果的信息熵；根据第一预测分类结果的信息熵，统计不同信息熵区间内分类正确样本的比例，对上述比例数据进行拟合得到一条全局温度拟合函数，表示信息熵； 2.2将训练集作为输入，输入至学生网络，得到第二预测分类结果；由第二预测分类结果计算得到第二预测分类结果的信息熵；根据第二预测分类结果的信息熵，按照类别分割数据并统计不同信息熵区间内分类正确样本的比例，对上述比例数据进行拟合得到局部温度拟合函数，i表示图像类别； 2.3根据全局温度拟合函数和局部温度拟合函数构建目标温度拟合函数： ； 其中为上一个迭代，学生网络在测试集上的准确度；为超参数缩放因子； 步骤S3、残差卷积温度预测网络输出动态蒸馏温度，同时接受目标温度拟合函数的监督训练； 步骤S4、对教师网络和学生网络能力差异最大的前k个类别进行logits融合，k≥1；具体是： 4.1对于每个图像类别，比较教师网络和学生网络在该类别上的分类正确度，并筛选差距最大的前k1个类别；k1＞k； 4.2对k1个类别，计算相应的教师网络和学生网络的信息熵之差的绝对值，筛选出信息熵差距最大的前k个类别；具体是： 对k1个类别，教师网络的信息熵： ； 其中表示教师网络对这k1个类别中的第i类的所有样本的信息熵总和； 对k1个类别，学生网络信息熵： Entropy_S=； 其中表示学生网络对这k1个类别中的第i类的所有样本的信息熵总和； 计算信息熵差： ； 选定集合中前最大的k个元素所对应的图像类别作为融合目标类别； 4.3logits融合； 对于选定的k个图像类别，将对应的教师网络和学生网络的分类结果进行加权融合，并作为学生网络经logits融合后的分类结果； 步骤S5、利用蒸馏温度软化教师网络的分类结果和学生网络经logits融合后的分类结果，实现知识蒸馏训练和优化。

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