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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利神经网络模型裁剪方法、装置、电子设备及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：CN114897164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210615980.0，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络模型裁剪方法、装置、电子设备及存储介质是由郑传杨;张凯;任文奇;李哲暘;谭文明;肖俊设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型裁剪方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种神经网络模型裁剪方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：依据待裁剪神经网络模型的结构特性，将所述待裁剪神经网络模型划分为多个结构分组；依据对所述待裁剪神经网络模型进行裁剪前后的损失函数变化，确定对所述多个结构分组中各结构分组进行裁剪的目标裁剪率；其中，所述损失函数变化依据第一因子和第二因子确定，所述第一因子用于表征各结构分组中各个权重的重要性，所述第二因子用于表征不同结构分组之间的相互作用；依据所述目标裁剪率，分别对各结构分组进行裁剪，得到裁剪后的神经网络模型。该方法可以在较小性能损失的情况下加速压缩神经网络模型。

本发明授权神经网络模型裁剪方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型裁剪方法，其特征在于，包括： 依据待裁剪神经网络模型的结构特性，将所述待裁剪神经网络模型划分为多个结构分组；所述待裁剪神经网络模型包括Transform模型；所述多个结构分组包括：自注意力结构中的头部head、前馈神经网络中的全连接层，以及，由残差连接约束的全连接层；所述Transform模型包括用于图像分类的视觉Transform模型，所述自注意力结构中的head用于学习待分类图像的部分特征信息，包括具有多个通道的特征张量，每个通道包含不同的信息；所述前馈神经网络中的全连接层中每个神经元用于将通道特征进行融合； 依据对所述待裁剪神经网络模型进行裁剪前后的损失函数变化，以结构分组为对象进行裁剪率搜索，确定对所述多个结构分组中各结构分组进行裁剪的目标裁剪率，以减少裁剪后的神经网络模型的性能损失；其中，所述损失函数变化依据第一因子和第二因子确定，所述第一因子用于表征各结构分组中各个权重的重要性，所述第二因子用于表征不同结构分组之间的相互作用；在依据目标裁剪率对上述多个结构分组进行裁剪之后，裁剪后的神经网络模型的计算量与给定的计算量目标一致； 依据所述目标裁剪率，分别对各结构分组进行裁剪，得到裁剪后的神经网络模型。

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