从资源管理算法中提取知识以辅助神经网络的统一训练方法

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本文提出了一种基于知识蒸馏算法优化神经网络的方法，利用传统无线通信系统优化的思路与新兴神经网络技术相结合，以提高性能和收敛速度，并在模拟实验中证明了该方法的优越性。

本文介绍了一种新的自知识蒸馏方法，通过孪生表示学习最小化给定样本的两个不同视图的表示向量之间的差异，并利用软标签蒸馏和表示向量的相似性，生成更一致的预测和表示。在多个标准数据集上验证了其显著提高精确度的效果。