情感识别模型的知识蒸馏：教师-学生架构设计与温度参数优化？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：知识蒸馏通过“教师模型（大模型、高精度）指导学生模型（小模型、低复杂度）”实现模型轻量化，教师-学生架构设计：①教师模型：选用高精度多模态情感识别模型（如ViT-BERT，准确率85%）；②学生模型：选用轻量化模型（如MobileNetV3+BiLSTM，参数量仅为教师的1/10）；③蒸馏损失：结合软标签损失（教师模型输出的概率分布与学生模型的KL散度）与硬标签损失（学生模型的分类交叉熵），总损失L=αL

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