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本发明提供了一种神经网络模型知识重合度的度量方法，针对多个可微的端侧模型进行重合度度量，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1针对所有端侧模型生成由伪样本构成的伪样本集；步骤S2将伪样本集输入训练好的编码器得到与端侧模型对应的多个高斯分布，计算...
该专利属于复旦大学所有，仅供学习研究参考，未经过复旦大学授权不得商用。

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