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摘 要:本发明提供了面向不完整多模态数据的模糊知识蒸馏方法,属于医学信息智能诊断技术领域,解决了知识蒸馏过程中教师模型和学生模型之间模型能力不匹配的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:S1、使用由Kawahara提出的边到边卷积E2E,边到节点卷积E2N,节点到图卷积N2G获取每一步的特征图;S2、获得经过概括和选择的信息;S3、设计了三类损失函数,分别为表示损失、预测分布损失和交叉熵损失;S4、通过最小化三类损失函数,对学生网络进行训练。本发明的有益效果为:本发明可以显著提高在模态缺失情况下模型对精神疾病识别的准确率,辅助医生进行诊断分析,给患者带来更好的医疗服务。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202410284924.2 | 专利名称: | 面向不完整多模态数据的模糊知识蒸馏方法 |
申请日: | 2024-03-13 | 申请/专利权人 | 南通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16H50/70搜分类 人工智能搜索 |
公开/公告日: | 2025-01-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118136269B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |