Teach sample-specific knowledge: Separated distillation based on samples

2025-10-09

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AI

DOI：10.1016/j.engappai.2025.112696

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摘要

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• 我们强调了基于正向KL散度的先前知识蒸馏方法的局限性。 • 数据集被分割以应对不确定图像中的模态平均化问题和教师模型错误。 • 正确样本采用RKLD损失，而错误样本则促进学生模型的自我学习。 • 我们的方法在分类和目标检测任务上都取得了更优的性能。