Перегонка знаний по педагогической архитектуре для компактной оценки диабетической ретинопатии

arXiv: 261 030,35961v1 Annuale Type: новый резюме: сортирование диабетической ретинопатии по фотографиям сетчатки является важным, но трудно развертываться на аппаратных средствах, ограниченных ресурсами. Мы провели контролируемое исследование дистилляции знаний на основе офлайнов для пятиклассных классов диабетической ретинопатии в APTOS 2019, сравнивая ResNet-50, MobileNetV3-max и Swin Transformer-Tiny (Swin-T), выделив их в маленького студента мобильной сети. В одном семенном сечении была проведена проверка сетки из 3 х 4 х 2 учительских, температур и твердого веса, а в шести конфигурациях и исходном показателе отсутствия дистилляции были проведены оценки по трем семенам. Самый высокий показатель среднеквадратичного веса каппы из одного семестра составил 0,9093 (макро-F1 0.6851) для свинцового мяса при температуре 4 и твердом маркированном весе 0,7; соответствующее среднее значение по трем семенам составило 0,9224 против 0,8804 для исходного значения. Студент использовал параметры 1,52 М и 5,94 МБ, что представляет собой сокращение параметра 18,07x по отношению к Swin-T. Температура и жесткое обозначение