基于Multi-head Attention机制的知识蒸馏的ResNext图像数据分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于Multi‑head Attention机制的知识蒸馏的ResNext图像数据分析方法，涉及图像数据的分析和分类技术领域，具体为第一部分知识蒸馏部分，旨在训练出优秀的学生模型，第二部分是将Multi‑head Attention机制嵌入到ResNext神经网络结构中从而提高ResNext网络的分类效果，第三部分是将预处理后的图像数据输入训练好的网络模型中，让网络对其进行分析并分类，最终得到分类好的图像数据结果。本发明专利技术使得图像类的大数据经过神经网络的处理后能更加有利于使用者对于图像的识别和判断，可以减少不相关的数据，将不同类型的图像数据区分开，同类型的图像数据聚集在一块，使得在完成任务时减少大量的冗余操作，还能提高精确度，大大提高工作效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像数据的分析和分类，具体为一种基于multi-headattention机制的知识蒸馏的resnext图像数据分析方法。本专利技术通过采集各种图像数据，借助resnext卷积神经网络作为基础架构，并引入知识蒸馏技术以及multi-headattention机制，旨在提高网络的分类精度；最终，通过这一改进的分析模型，实现对图像的有效分类任务。

技术介绍

1、近年来，深度学习技术的迅猛发展使得卷积神经网络（cnn）成为图像分类任务的核心技术之一。然而，传统的cnn模型在处理大规模、高维度和复杂数据时存在一些限制，尤其是在处理高度非线性的图像数据时，其性能往往不尽如人意。因此，为了不断提高图像分类的准确性和鲁棒性，研究人员一直在努力改进cnn模型。

2、在这些模型中，resnext是一个备受关注的改进型cnn模型。resnext的主要思想是通过增加残差块内的通道数，使网络更加深入，从而提高网络的表达能力。相对于传统的cnn模型，resnext能够更好地捕捉图像中的特征，表现出出色的性能。然而，尽管resnext在图像分类任务中表现出色本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Multi-head Attention机制的知识蒸馏的ResNext图像数据分析方法，其特征在于：包括如下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于multi-head attention机制的知识蒸...

【专利技术属性】
技术研发人员：李灯熬，赵菊敏，王昱栋，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：