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龍圖騰網(wǎng)恭喜微軟技術(shù)許可有限責(zé)任公司申請的專利用于知識蒸餾的模型選擇學(xué)習(xí)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113822434B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010561319.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/096；該發(fā)明授權(quán)用于知識蒸餾的模型選擇學(xué)習(xí)是由壽林鈞;林武桃;公明;姜大昕設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-06-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于知識蒸餾的模型選擇學(xué)習(xí)在說明書摘要公布了：本公開提供了用于基于知識蒸餾來獲得目標(biāo)模型的方法和裝置。可以獲得數(shù)據(jù)集合和一組候選參考模型。可以針對所述數(shù)據(jù)集合中的每個訓(xùn)練樣本，確定從所述一組候選參考模型中選擇出的一組選定參考模型。可以獲取所述一組選定參考模型針對所述訓(xùn)練樣本輸出的一組目標(biāo)概率分布。可以利用所述一組目標(biāo)概率分布來訓(xùn)練所述目標(biāo)模型。

本發(fā)明授權(quán)用于知識蒸餾的模型選擇學(xué)習(xí)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于基于知識蒸餾來獲得目標(biāo)模型的方法，所述目標(biāo)模型具有簡單結(jié)構(gòu)，所述方法包括：獲得數(shù)據(jù)集合和一組候選參考模型，其中，所述一組候選參考模型是具有比所述目標(biāo)模型更高的復(fù)雜性的模型；針對所述數(shù)據(jù)集合中的每個訓(xùn)練樣本，確定從所述一組候選參考模型中選擇出的一組選定參考模型，其中，確定一組選定參考模型包括：針對所述一組候選參考模型中的每個候選參考模型，通過以下操作來確定是否選擇所述候選參考模型：基于策略函數(shù)來確定所述候選參考模型的采樣概率，其中，所述確定采樣概率是針對狀態(tài)信息來執(zhí)行的，所述狀態(tài)信息至少包括：所述訓(xùn)練樣本的表示、所述候選參考模型針對所述訓(xùn)練樣本輸出的概率分布、以及與所述概率分布相對應(yīng)的預(yù)測損失；基于所述采樣概率，對所述候選參考模型的動作值進(jìn)行采樣；以及基于所采樣的動作值，選擇所述候選參考模型；獲取所述一組選定參考模型針對所述訓(xùn)練樣本輸出的一組目標(biāo)概率分布；以及利用所述一組目標(biāo)概率分布來訓(xùn)練所述目標(biāo)模型。

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