本发明公开了一种多网络联合辅助生成式知识蒸馏方法，首先进行图像分类数据集预处理；然后根据确定的图像分类数据集选择教师网络模型并训练；再根据确定的图像分类数据集选择困难样本生成器G1和学生网络，组成对抗知识蒸馏框架；建立生成对抗知识蒸馏的目标函数；对组建好的对抗知识蒸馏框架进行迭代训练；最后引入简单样本生成器G2，使用困难样本生成器G1和简单样本生成器G2交替调整学生网络，得最终结果。本发明额外引入了一个简单样本生成器，并且简单样本生成器直接复制训练好的困难样本生成器，并没有增加计算量，而且操作简单。在简单样本生成器帮助学生网络回顾简单样本的情况下，最终在目标任务上取得了更好的效果。