基于无知识蒸馏的模型生成方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于无知识蒸馏的模型生成方法、装置、设备及存储介质，通过使用预设的图像生成器，生成M个样本图像，将M个样本图像输入第一模型与第二模型中获取第一特征矩阵与第二特征矩阵，通过预设核函数，对第二特征矩阵进行特征解耦，得到多特征第二特征矩阵，计算得到多特征第二特征矩阵中每一行的样本权重，根据样本权重，构建目标损失函数，对第二模型进行训练，生成目标模型，解决了数据样本较少的问题，根据每一样本图像中的样本权重，以及第一模型与第二模型输出特征的差异性构建第二模型对应的损失函数，计算样本权重，避免了生成的样本图像特征分布不均的问题，提高了生成的模型在应用时的的准确率。