基于隐层相关联算子的知识蒸馏方法

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摘要：近年来，卷积神经网络已经在人工智能领域取得了巨大成功，例如，区块链、语音识别、图像理解等.然而，随着模型准确率的不断提高，与之伴随的是网络模型计算量与参数量的大幅增长，从而带来了诸如处理速度小，内存占用大，在移动端设备上难以部署等一系列问题.知识蒸馏作为一种主流的模型压缩方法，将教师网络的知识（剩余17821字）

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