基于参数高效模块的多模态知识蒸馏研究.docxVIP

下载本文档

0
0
约4.05千字
约 8页
2025-07-23 发布于中国
举报
版权申诉

基于参数高效模块的多模态知识蒸馏研究.docx

1、本文档共8页，其中可免费阅读3页，需付费70金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于参数高效模块的多模态知识蒸馏研究

一、引言

随着深度学习技术的飞速发展，多模态知识蒸馏成为人工智能领域研究的热点之一。多模态知识蒸馏是指利用多个模态数据（如文本、图像、音频等）之间的关联性，通过构建参数高效模块来提炼教师模型中的知识，进而提高学生模型的性能。本文旨在研究基于参数高效模块的多模态知识蒸馏技术，为多模态深度学习提供新的思路和方法。

二、多模态知识蒸馏背景及意义

多模态知识蒸馏是近年来深度学习领域的研究热点，其核心思想是利用教师模型的知识来指导学生模型的训练，从而提高其性能。在多模态场景下，不同模态的数据之间存在丰富的关联性，如何有效地利用这些关联性是提高多模态知识蒸馏效果的关键