结合多任务迁移学习与知识蒸馏的人脸美丽预测研究

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cucumber

【摘要】

：

目前,人脸美丽预测存在数据样本少、评价指标不明确和人脸外观变化大等问题。多任务迁移学习能有效利用相关任务和源域任务额外的有用信息,知识蒸馏可将教师模型的部分知识蒸馏到学生模型,降低模型复杂性和大小。本文将多任务迁移学习与知识蒸馏相结合,用于人脸美丽预测,以大规模亚洲人脸美丽数据库(Large Scale Asia Facial Beauty Database, LSAFBD)中人脸美丽预测为主任务

【作者】

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甘俊英项俐翟懿奎何国辉曾军英白振峰

【机构】

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五邑大学智能制造学部

【出处】

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信号处理

【发表日期】

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2020年07期

【关键词】

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多任务迁移学习知识蒸馏多输入多任务网络人脸美丽预测 multi-task transfer learningknowledge distillationm

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61771347),广东省基础与应用研究基金项目(2019A1515010716),广东省普通高校基础研究与应用基础研究重点项目(2018KZDXM073,2017KTSCX181,2019KZDZX1017)

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