蒸馏量化实验数据

本数据集为国家重点研发计划科技创新 2030-“新一代人工智能” 重大项目（项目编号：2022ZD0162300）“面向硬件加速的通用视觉模型压缩技术研究” 的核心实验数据载体，以 Excel 表格形式记录模型 “知识蒸馏 + 量化” 双技术融合的实验过程与结果。数据覆盖 ResNet 系列模型（ResNet152 教师模型、ResNet50 学生模型）在不同量化位宽（8bit/16bit）、蒸馏策略（逐层蒸馏 / 特征蒸馏）下的关键指标，核心数据项包括实验配置参数（模型版本、量化工具、蒸馏轮次）、性能指标（Top-1 准确率、Top-5 准确率、推理延迟）、压缩效果指标（参数压缩率、存储压缩率），可直接用于验证 “通用视觉模型压缩率≥85%、性能掉点≤2%” 的项目考核指标，也为行业同类模型的蒸馏量化技术优化提供参考依据。