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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利模型剪枝方法、装置、设备和存储介质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：CN114943336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210471355.3，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权模型剪枝方法、装置、设备和存储介质是由高大伟;谢悦湘;周子慕;王桢;李雅亮;丁博麟设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型剪枝方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型剪枝方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取模型的随机初始化参数和多个训练任务；采用多个训练任务各自对应的训练样本对模型进行多轮训练，得到两个不同轮次训练后模型分别对应的第一模型参数和第二模型参数。确定第一模型参数中目标层的第一参数矩阵相对应的第一屏蔽矩阵，第二模型参数中目标层的第二参数矩阵相对应的第二屏蔽矩阵；若第一屏蔽矩阵与第二屏蔽矩阵的相似度大于设定阈值，则根据第二模型参数中各层的参数矩阵分别对应的屏蔽矩阵对随机初始化参数进行剪枝处理得到第三模型参数。该方案降低了模型训练的计算开销。

本发明授权模型剪枝方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型剪枝方法，其特征在于，应用于用户终端，包括： 获取模型的随机初始化参数以及用于对所述模型进行训练的多个训练任务，所述多个训练任务包括多个分类任务，所述分类任务包括如下至少一种：图像分类任务、语音分类任务； 采用所述多个训练任务各自对应的训练样本，对所述模型进行多轮训练，以得到两个不同轮次训练后所述模型分别对应的第一模型参数和第二模型参数，所述第一模型参数和所述第二模型参数中均包括所述模型中各层的参数矩阵； 确定与所述第一模型参数中目标层的第一参数矩阵相对应的第一屏蔽矩阵，以及与所述第二模型参数中所述目标层的第二参数矩阵相对应的第二屏蔽矩阵； 若所述第一屏蔽矩阵与所述第二屏蔽矩阵的相似度大于设定阈值，则根据所述第二模型参数中各层的参数矩阵分别对应的屏蔽矩阵，对所述随机初始化参数进行剪枝处理，得到第三模型参数； 其中，所述确定与所述第一模型参数中目标层的第一参数矩阵相对应的第一屏蔽矩阵，以及与所述第二模型参数中所述目标层的第二参数矩阵相对应的第二屏蔽矩阵，包括： 确定所述第一模型参数中目标层的第一参数矩阵中取值小于设定数值的参数值； 根据所述第一参数矩阵中取值小于设定数值的参数值在所述第一参数矩阵中对应的位置，生成所述第一屏蔽矩阵； 确定所述第二模型参数中所述目标层的第二参数矩阵中取值小于设定数值的参数值； 根据所述第二参数矩阵中取值小于所述设定数值的参数值在所述第二参数矩阵中对应的位置，生成所述第二屏蔽矩阵。

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