2026 19 2月 卷积神经网络 2026/2/19 02:38:47 卷积神经网络的特征蒸馏技术 如何将深层特征的知识迁移到浅层 2026-02-19 Yang Liang 7 次阅读 本文详细介绍了卷积神经网络的特征蒸馏技术如何将深层特征的知识迁移到浅层。首先阐述了技术背景和基本原理，通过 PyTorch 代码示例展示了特征蒸馏的实现方式。接着介绍了将深层特征知识迁移到浅层的方法，包括特征匹配和软标签蒸馏。还分析了应用场景、技术优缺点和注意事项。特征蒸馏技术能提高效率、降低资源需求，但也存在性能损失等缺点。 feature distillation Convolutional Neural Networks Knowledge Transfer
2026 03 2月 卷积神经网络 2026/2/3 01:51:49 卷积神经网络对抗防御的常用方法 特征蒸馏与梯度掩码的应用策略 2026-02-03 Wang Jie 6 次阅读 本文深入探讨卷积神经网络对抗防御中的特征蒸馏与梯度掩码技术，通过PyTorch示例详解实现原理，分析技术优缺点，并提供实战中的组合应用策略与落地建议。 PyTorch CNN adversarial defense feature distillation gradient masking