中国人民解放军国防科技大学周顺获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种融合权重共享、剪枝与蒸馏的Swin Transformer模型压缩方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118862995B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410870830.3，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种融合权重共享、剪枝与蒸馏的Swin Transformer模型压缩方法是由周顺;范建华;韩博;于龙;魏祥麟;郭辉;胡永扬设计研发完成，并于2024-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合权重共享、剪枝与蒸馏的Swin Transformer模型压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合权重共享、剪枝与蒸馏的SwinTransformer模型压缩方法，涉及神经网络技术领域。所述方法包括如下步骤：在SwinTransformer模型的多层之间共享权重，在模型的层之间添加变换层实现权重变换；构建并分析变换块的参数依赖映射图，得到参数间的相互依赖性，并构建一个二进制分组矩阵F记录所有参数之间的依赖关系，通过深度优先搜索算法实现参数分组，属于同一组的参数会被同时移除；使用KL散度蒸馏方法对权重共享和结构化剪枝处理后的模型进行性能恢复。所述方法能够有效的降低模型的复杂程度，较好的平衡模型计算复杂度和性能之间的关系。
本发明授权一种融合权重共享、剪枝与蒸馏的Swin Transformer模型压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种融合权重共享、剪枝与蒸馏的SwinTransformer模型压缩方法，其特征在于包括如下步骤： 权重共享：在SwinTransformer模型的多层之间共享权重，并在模型的层之间添加变换层实现权重变换； 结构化剪枝：构建并分析变换块的参数依赖映射图，得到参数间的相互依赖性，并构建一个二进制分组矩阵F记录所有参数之间的依赖关系，通过深度优先搜索算法实现参数分组，属于同一组的参数会被同时移除； 蒸馏：使用KL散度蒸馏方法对权重共享和结构化剪枝处理后的模型进行性能恢复； 使用压缩后的SwinTransforme模型对图像进行分类。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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