本研究提出双头优化（DHO）框架，旨在解决资源有限环境中视觉语言模型（VLMs）的计算复杂性和训练成本问题。DHO通过独立学习标记数据和教师预测，显著提升特征学习效率，并在多个领域和数据集上超越传统基线。

A Simple Semi-Supervised Knowledge Distillation Method via Dual-Head Optimization
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