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本发明公开了一种基于对抗蒸馏技术的图像识别模型压缩方法，属于计算机视觉领域。本发明将对抗学习思想引入知识蒸馏中，采用对抗生成网络(GAN)作为框架。将生成器映射为学生模型，真实样本映射为教师模型的知识来进行循环对抗训练。具体包括：采集图像识别数据集并进行类别标注；利用GAN生成图片数据集；选取教师模型并进行训练；采用优化或浓缩小型网络版本选取学生模型；对知识类型进行选取；引入对抗蒸馏算法训练学生模型；实现图像识别任务，解决网络模型参数量大，计算效率低的问题。
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