一种基于随机神经网络的图像数据集蒸馏方法及装置

本申请涉及一种基于随机神经网络的图像数据集蒸馏方法及装置。所述方法包括：获取真实图像数据集和预先设置的初始合成数据集；构建包括两层循环机制的图像数据集蒸馏模型；在外层循环中向神经网络中添加随机噪声并根据真实图像数据集和预先设置的不确定性损失函数对添加随机噪声的神经网络进行训练，得到随机神经网络；在内层循环中根据随机神经网络和预先设置的不确定性损失函数通过反向传播计算真实图像数据集和初始合成数据集上的梯度指导初始合成数据集的更新方向，达到预先设置的迭代次数时输出最终合成数据集。采用本方法能够提高图像数据蒸馏精度和速度。