為了設計更加高效的知識轉移方式以減少計算開銷，可以考慮以下幾個方法：
模型壓縮：通過模型剪枝、量化和知識蒸餾等技術來減少模型的參數數量和計算需求。這樣可以在保持預測性能的同時，顯著降低計算開銷。
輕量級架構：選擇輕量級的神經網絡架構，例如MobileNet或EfficientNet，這些架構在設計上就考慮了計算效率，能夠在移動設備或邊緣計算環境中高效運行。
分層知識轉移：根據不同的特徵層進行分層知識轉移，僅在關鍵層進行知識轉移，而不是在整個網絡中進行。這樣可以減少不必要的計算，並專注於最重要的特徵。
自適應計算：根據輸入數據的複雜性動態調整計算資源。例如，對於簡單的場景，可以使用較少的計算資源，而對於複雜的場景則使用更多的計算資源，這樣可以在整體上提高計算效率。
並行處理：利用多核處理器或GPU進行並行計算，將知識轉移過程中的計算任務分配到多個處理單元上，從而加快計算速度並減少單個處理單元的負擔。