浙江大学田冠中获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利通道修剪方法、装置、计算机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：CN115640834B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211363379.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权通道修剪方法、装置、计算机设备及存储介质是由田冠中;陈漪皓;刘勇;谢磊;马龙华;苏宏业;崔家林;赵祥红;吴成玉设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本通道修剪方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及通道修剪方法、装置、计算机设备及存储介质，应用于包含卷积层的神经网络，神经网络应用于图像处理，卷积层包括通道，所述方法包括：根据图像数据，获取卷积层的秩；根据图像数据，获取卷积层的熵；根据卷积层的秩和熵，获取卷积层的总体指标；根据总体指标得到每个卷积层的修剪比；获取卷积层中通道的沙普利值；根据通道的沙普利值和卷积层的修剪比，对卷积层中的通道进行修剪。本发明的通道修剪方法，能通过通道修剪，提高神经网络的性能，从而提高图像处理的效率。
本发明授权通道修剪方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种通道修剪方法，其特征在于，所述方法应用于包含卷积层的神经网络，所述神经网络应用于图像处理，所述卷积层包括通道，所述方法包括： 根据图像数据，获取所述卷积层的秩； 根据所述图像数据，获取所述卷积层的熵； 根据所述卷积层的秩和所述卷积层的熵，获取所述卷积层的总体指标，具体包括：根据所述卷积层的秩和所述卷积层的熵，获得规范化范围；根据所述规范化范围，获得融合函数；根据所述融合函数，得到所述总体指标； 所述融合函数为： 其中，是所述卷积层的融合值，Y代表和，Z代表和，，L为卷积层数量；将规范化为范围[a，b]； 根据所述总体指标得到每个所述卷积层的修剪比，具体包括：根据所述总体指标得到融合值；根据所述融合值，获取已删除通道数量；根据所述已删除通道数量和通道总数量，获得每个所述卷积层的修剪比； 获取所述卷积层中通道的沙普利值； 根据所述通道的沙普利值和所述卷积层的修剪比，对所述卷积层中的通道进行修剪。
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