Distillation de Connaissances Auto-Référentielle

Le distillation de connaissances auto est une technique d'apprentissage automatique qui implique de permettre à un modèle d'apprendre de lui-même, visant à compresser les modèles volumineux pour améliorer leur efficacité et leurs performances. Dans le domaine de la vision par ordinateur, cette méthode cherche à permettre au modèle élève d'extraire les connaissances essentielles du modèle maître tout en maintenant une haute précision, en réduisant la consommation de ressources informatiques et en améliorant la faisabilité du déploiement du modèle.