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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于知识蒸馏的图像分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116863207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310750086.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于知识蒸馏的图像分类方法是由李天质;武伯熹;林彬彬;何晓飞;蔡登设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识蒸馏的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识蒸馏的图像分类方法，包括：1构建一个深度神经网络作为第一深度模型；2将构建的第一深度模型在图像训练集上进行训练；3提取训练好的第一深度模型中的网络骨干部分，在每层的输出后加入辅助分类头，随机初始化辅助分类头，构成第二深度模型；4冻结网络骨干部分，训练辅助分类头；5构建一个包含每层辅助分类头的深度神经网络，进行随机初始化，构成第三深度模型；6逐层训练第三深度模型，利用第二深度模型每层辅助分类头的输出作为监督；7提取第三深度模型的骨干部分以及最后一层辅助分类头，进行图像分类。利用本发明，可以提升训练模型的优化能力，提高图像分类的效果。

本发明授权一种基于知识蒸馏的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建一个深度神经网络作为第一深度模型； 2将构建的第一深度模型在图像训练集上进行训练； 3提取训练好的第一深度模型中的网络骨干部分，在每层的输出后加入辅助分类头，随机初始化辅助分类头，构成第二深度模型； 4对于第二深度模型，冻结网络骨干部分，训练辅助分类头，训练和第一深度模型相同的次数； 5构建一个包含每层辅助分类头的深度神经网络，进行随机初始化，构成第三深度模型； 6逐层训练第三深度模型，利用训练好的第二深度模型每层辅助分类头的输出作为软标签对第三深度模型进行监督，训练和第一深度模型相同的次数；具体过程为： 6-1将一批数据输入第二深度模型； 6-2将第二深度模型第j层的辅助分类头的输出作为软标签： 6-3训练第j层第三深度模型，第三深度模型中只有第j层的网络骨干和辅助分类头进行参数更新： 6-4顺序地对每一层进行6-2和6-3，完成训练； 7提取第三深度模型的骨干部分以及最后一层的辅助分类头，构成第四深度模型，利用第四深度模型对待测图片进行分析，预测图像类别。

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