山东新视觉数码科技有限公司;山东师范大学王琳获国家专利权
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龙图腾网获悉山东新视觉数码科技有限公司;山东师范大学申请的专利一种基于结构化剪枝的卷积神经网络优化方法及系统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：CN120087421B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510155024.2，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于结构化剪枝的卷积神经网络优化方法及系统是由王琳;王铁兵;宋权润;董陆阳;张城设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于结构化剪枝的卷积神经网络优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及卷积神经网络模型优化加速技术领域，公开了一种基于结构化剪枝的卷积神经网络优化方法及系统，包括：滤波器重要性评估：根据信息熵与曼哈顿范数加权求和的方式，计算每个卷积层中滤波器的重要性得分；多粒度滤波器剪枝：根据滤波器重要性评估步骤中计算出的重要性得分，对每层卷积层设定不同的剪枝率，结合全局阈值，采用硬剪枝、软剪枝和条状剪枝的组合策略，实现多粒度的滤波器剪枝；提出了一个操作简单且高效的多粒度滤波器剪枝框架，针对不同层滤波器的敏感度设定剪枝率，结合硬剪枝、软剪枝、条状剪枝，对全局划分三个等级的阈值，达到对应阈值采取相对粒度的剪枝方法最小化剪枝对模型性能带来的影响。
本发明授权一种基于结构化剪枝的卷积神经网络优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于结构化剪枝的卷积神经网络优化方法，其特征在于，应用于图像分类任务，包括： 滤波器重要性评估：根据信息熵与范数加权求和的方式，计算每个卷积层中滤波器的重要性得分； 多粒度滤波器剪枝：根据滤波器重要性评估步骤中计算出的重要性得分，对每层卷积层设定不同的剪枝率，结合全局阈值，采用硬剪枝、软剪枝和条状剪枝的组合策略，实现多粒度的滤波器剪枝； 计算每个卷积层中滤波器的重要性得分的公式为： 其中，为超参数，用于平衡范数和信息熵在重要性评估中的比重；表示对原始数据进行标准化，表示信息熵，表示第i层第j个滤波器； 剪枝过程满足以下规则： 当时，对重要性最低的个滤波器采用硬剪枝； 当时，采用硬剪枝和软剪枝的组合，其中硬剪枝比例为，软剪枝比例为； 当时，在硬剪枝和软剪枝的基础上，增加条状剪枝，条状剪枝比例为；其中，为第层卷积层的滤波器总数，和为预设阈值。
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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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