杭州电子科技大学杨高敏获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于自适应衰减柔性剪枝算法的图像分类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：CN115761348B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211467688.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于自适应衰减柔性剪枝算法的图像分类方法是由杨高敏;张善卿;陈昱杰;朱伟康;李黎;陆剑锋设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于自适应衰减柔性剪枝算法的图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应衰减柔性剪枝算法的图像分类方法。柔性剪枝的主要缺点是在图像分类网络训练的初始阶段就对模型权重做置零操作，这会造成更多信息丢失，这些信息可能对图像分类网络的精度起到正向的作用。与柔性剪枝不同的是，本发明使用滤波器的衰减操作替代了原来的置零操作，这可以加速图像分类网络的推理速度且模型性能不会受到太大的影响，使图像分类网络在训练的初始阶段保留更多有效的信息。
本发明授权基于自适应衰减柔性剪枝算法的图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应衰减柔性剪枝算法的图像分类方法，其特征在于，包括： S1：获取初始化的图像分类网络和用于训练图像分类网络的训练数据集； S2：使用训练数据集对当前最新的图像分类网络进行一轮训练； S3：以各个卷积层中每个滤波器的L2范式作为重要性指标，评判图像分类网络中每个滤波器的重要性，对各个卷积层中的滤波器按照重要性从高到低进行排序； S4：根据预设的剪枝率和S3中确定的重要性，从图像分类网络每一个卷积层所含的滤波器中选择重要性最低的部分滤波器作为待剪枝滤波器，然后按照初始衰减比例、图像分类网络当前所处训练轮次以及滤波器本身L2范式的值计算对应的当前衰减比例，当前所处训练轮次越大当前衰减比例越小；利用当前衰减比例对待剪枝滤波器的权值进行衰减操作，从而对图像分类网络进行柔性剪枝操作； S5：不断迭代S2~S4步骤，直至图像分类网络收敛，获得一个稀疏的网络模型； S6：移除图像分类网络中所有权值为零的滤波器，获得最终的紧凑模型，利用该紧凑模型进行图像分类。
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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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