文献类型： 中文期刊
作者： 毛克彪;代旺;郭中华;孙学宏;肖柳瑞
作者机构：
关键词： 知识蒸馏;模型压缩;知识迁移;动态优化;多模态学习
期刊名称：农业大数据学报
ISSN： 2096-6369
年卷期： 2025 年 2 期
页码：
收录情况： 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）
摘要： 人工智能(AI)中知识蒸馏(KD)技术通过构建师生框架实现模型轻量化,成为解决深度学习性能与效率瓶颈的关键技术.本文从算法原理演进的视角,系统解析知识蒸馏的理论框架,将知识迁移路径归纳为基于响应、特征、关系及结构四类范式,并构建动态与静态知识蒸馏方法的对比评估体系.我们深入探讨了跨模态特征对齐、自适应蒸馏架构及多教师协同验证等创新机制,同时剖析渐进式知识迁移与对抗蒸馏等融合策略.通过计算机视觉与自然语言处理领域的实证分析,评估了该技术在图像分类、语义分割及文本生成等场景中的实用性.特别地,我们强调了知识蒸馏在农业与地学领域的潜力,例如在资源受限环境下的精准农业和地理空间分析中实现高效部署.研究发现当前模型普遍存在知识选择机制模糊、理论解释性不足等瓶颈问题.据此,我们探讨了自动化蒸馏系统与多模态知识融合等前沿方向的可行性,为边缘智能部署及隐私计算提供了新的技术路径,尤其适用于农业智能化与地学研究.
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