基于局部学习的LAKD激活映射蒸馏
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有知识蒸馏方法在有效利用蒸馏信息方面的不足，提出了一种新颖的局部注意力知识蒸馏框架（LAKD），通过独立的交互训练机制实现了较高的可解释性和竞争力性能。实验证明，LAKD在多个数据集上显著超过现有方法，展示了其在模型压缩和知识迁移中的潜在影响。
本研究提出了局部注意力知识蒸馏框架（LAKD），解决了现有方法在蒸馏信息利用方面的不足。LAKD在多个数据集上表现出高可解释性和竞争力性能，具有模型压缩和知识迁移的潜力。
