一种基于知识迁移压缩网络的方法技术

本发明专利技术涉及深度学习技术领域，具体为一种基于知识迁移压缩网络的方法，包括以下步骤：步骤1人工设计出轻量化模型；步骤2初始化网络参数；步骤3在训练完成的网络上进行每层敏感度的测量；步骤4微调门参数；步骤5重复步骤3和步骤4，最终得到一个包含大部分信息的且压缩的网络；步骤6将压缩的网络部署到嵌入式设备中；有益效果为：将检测学生情感识别的轻量化网络布置到嵌入式设备中，结合小型摄像头可以提升教学质量。提升教学质量。提升教学质量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识迁移压缩网络的方法


[0001]本专利技术涉及深度学习
，具体为一种基于知识迁移压缩网络的方法。

技术介绍

[0002]目前随着人工智能、物联网技术的发展，越来越多的新兴技术应用于传统的行业。在教育领域，为了帮助学生更好地进行学习和发展，通常需要教师更好地理解学生的情感状态，从而更精确地判断学生的学习状态，有助于学生的进步发展。学生情感识别这项技术就是通过深度学习网络分析学生的语言、行为和生理指标等数据，来判断他们的情感状态。
[0003]现有技术中，针对学校教学场景，应用这项学生情感识别的目的通常是为了更好地了解学生的情感状态，以便教师能够更好地理解学生的需求和困难，提供更有效的教学支持和指导，从而提高学生的学习成绩。在这种情况下，学生情感识别的主要目标是识别以下几种情感：理解：指学生对某个主题或知识点的理解程度，包括理解的深度、广度和准确性等；困惑：指学生对某个主题或知识点存在的困惑或疑惑，包括理解不清、概念混淆、语言障碍等；沮丧：指学生在学习中遇到的挫折、困难或失败，包括学习进度缓慢、成绩不佳、自我怀疑等；兴趣：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识迁移压缩网络的方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1人工设计出轻量化模型；步骤2初始化网络参数；步骤3在训练完成的网络上进行每层敏感度的测量；步骤4微调门参数；步骤5重复步骤3和步骤4，最终得到一个包含大部分信息的且压缩的网络；步骤6将压缩的网络部署到嵌入式设备中。2.根据权利要求1所述的一种基于知识迁移压缩网络的方法，其特征在于：人工设计出轻量化模型时，将现在适用于移动网络的MobileNet系列网络和以目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋晨，张连超，陈兆亮，段强，姜凯，李锐，
申请(专利权)人：山东浪潮科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：