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龙图腾网获悉西北农林科技大学申请的专利一种基于知识蒸馏的轻量级图像分类神经网络架构系统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：CN119514594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411202676.9，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于知识蒸馏的轻量级图像分类神经网络架构系统是由闫玉双;王一凡;胡家瑞;刘金彪设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的轻量级图像分类神经网络架构系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像分类神经网络技术领域，公开了一种基于知识蒸馏的轻量级图像分类神经网络架构系统，本发明提供的基于知识蒸馏的轻量级图像分类神经网络架构系统包括：数据集预处理模块、教师模型预处理模块、构建子网模型模块、个性化训练模块、计算真实损失模块、计算蒸馏损失模块、计算总损失模块、构建学生模型模块。本发明提供一种基于知识蒸馏的轻量化神经网络架构系统，利用知识蒸馏对于教师模型权重提取的优越性，设计了一种全新的训练模式：本发明将教师学生模型的知识蒸馏和深度压缩DeepCompression方法进行结合，提出的构建轻量化网络的系统可以用于训练各种复杂的图像分类神经网络，以提高网络性能。

本发明授权一种基于知识蒸馏的轻量级图像分类神经网络架构系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的轻量级图像分类神经网络架构系统，其特征在于，包括： 数据集预处理模块、教师模型预处理模块、构建子网模型模块、个性化训练模块、计算真实损失模块、计算蒸馏损失模块、计算总损失模块、构建学生模型模块； 数据集预处理模块，与教师模型预处理模块连接，用于将数据集中的数据进行图像变换，包括变换链实现、图像缩放、水平翻转、随机裁剪、填充，生成图像训练集； 教师模型预处理模块，与数据集预处理模块、构建子网模型模块连接，用于用大量数据训练教师模型，最终教师模型生成软标签； 构建子网模型模块，与教师模型预处理模块、个性化训练模块、计算真实损失模块、计算蒸馏损失模块、计算总损失模块、构建学生模型模块连接，用于将所述图像训练集和教师预训练所得软标签分别输入所述学生模型中，输出学生模型的图像分类结果并保存学生模型的权重； 个性化训练模块，与构建子网模型模块连接，用于引入秩一因子将教师知识迁移至子网模型，训练过程中对输入图像添加对抗扰动，计算学生模型的损失值，根据损失值更新子网共享参数； 计算真实损失模块，与构建子网模型模块连接，用于将子网模型重分类的图像与真实的图像标签进行比对，计算真实标签与子网模型输出之间的交叉熵损失； 计算蒸馏损失模块，与构建子网模型模块连接，用于将子网模型重分类得到的类别概率分布与教师模型的软标签进行比对，计算软标签与子网模型预测之间的知识蒸馏损失； 计算总损失模块，与构建子网模型模块连接，用于将两种损失加权平局怒计算出总损失，总损失作为网络训练误差，更新迭代训练后得到最终的子网模型； 构建学生模型模块，与构建子网模型模块连接，用于将子网模型的知识压缩至一个单一模型中，输入上述图像训练集重新进行迭代训练，同时进行剪枝并量化剪枝后的权重，通过哈夫曼编码对量化后的权重进行进一步压缩生成学生模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北农林科技大学，其通讯地址为：712100 陕西省咸阳市杨凌示范区邰城路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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