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ScaleKD：强大的视觉变换器可以成为优秀的教师
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种混合数据高效知识蒸馏方法（HDKD），通过卷积神经网络教师和混合学生解决特征信息缺失和计算开销问题，实验结果表明其在医学数据集上表现优越且计算高效。
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关键要点
- 该论文提出了一种混合数据高效知识蒸馏方法（HDKD）。
- HDKD通过卷积神经网络教师和混合学生解决特征信息缺失问题。
- 该方法克服了中间特征语义信息的忽略和计算开销的增加。
- 论文中提出了一种高效的轻量级卷积块。
- 实验结果表明HDKD在医学数据集上表现优越且计算高效。
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