一种基于知识蒸馏和模型剪枝的模型优化方法及系统

本发明公开了一种基于知识蒸馏和模型剪枝的模型优化方法及系统，属于电力运维技术领域。本发明的模型优化方法，包括：使用预训练的教师模型，对大量未标注的电力运维数据进行分割及预测，生成初步的分割mask，针对所述分割mask生成领域特定的伪标签；以所述伪标签作为监督信号，基于知识蒸馏方法训练轻量级学生模型，并使所述轻量级学生模型学习所述教师模型的软分布；采用基于稀疏训练的模块化剪枝策略，对所述轻量级学生模型进行剪枝，并基于电力领域的标注数据集，对模型参数进行调整，得到优化的轻量级学生模型。本发明用于电网设备运行维护，可降低缺陷漏检率，减少巡检频次。