一种用于跨域主观性识别的互惠式知识传递方法

本发明公开了一种用于跨域主观性识别的互惠式知识传递方法，涉及知识传递技术领域。本发明包括构建异质性教师模型、构建多任务学生模型以及引入互惠教学控制器RTC，通过异质性教师模型摒弃了传统方法中静态的融合策略，同时通过多任务学生模型配备置信度评估网络CAN，在训练过程中学会评估教师对每个样本指导的可靠性，并据此为蒸馏损失赋予动态权重，使得学生能够有选择地、批判性地吸收知识，有效过滤教师的潜在噪声或不确定性指导，从而提升学习的效率和鲁棒性，同时通过引入互惠教学控制器RTC构建了学生反哺教师的互惠式学习闭环，建立了“教”与“学”之间的双向信息流，大大提升了知识传递的精确性与适应性。