一种基于频域感知全局自适应的知识蒸馏方法和系统

本发明公开了一种基于频域感知全局自适应的知识蒸馏方法和系统，涉及计算机技术和人工智能技术领域，方法包括：将待处理数据输入到SNN，获得SNN的输出概率分布以及SNN第l中间层输出的学生模型SNN第l中间层输出的脉冲特征序列；将待处理数据输入到ANN，获得ANN的输出概率分布以及ANN第l中间层输出的特征数据；将学生模型SNN第l中间层输出的脉冲特征序列输入到频域感知全局自适应模块，获得学生模型SNN第l中间层对应的净化学生特征；最小化总损失函数优化SNN的网络参数，获得训练好的SNN；本发明可以提高SNN的训练精度、训练稳定性、鲁棒性和泛化性。