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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一种模型剪枝方法、装置及电子设备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：CN115115045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202111603095.2，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种模型剪枝方法、装置及电子设备是由高体红;亓先军;郭竹修;李文墨;钟传琦;李天福设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型剪枝方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种模型剪枝方法、装置及电子设备，涉及模型压缩技术领域。该方法包括：确定待剪枝模型中的各个目标网络层；确定每个目标网络层中的各个指定参数对应的敏感性指标；基于所述待剪枝模型的预设剪枝率，在所确定的各个敏感性指标中，确定剪枝阈值；去除每个目标网络层中，所对应敏感性指标小于所述剪枝阈值的各个指定参数，得到剪枝后的待剪枝模型。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以无需对剪枝后的模型进行训练，该剪枝后的模型仍然可以具有较高的模型性能。这样，可以减少模型剪枝的时间，提高模型剪枝的效率。

本发明授权一种模型剪枝方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型剪枝方法，其特征在于，应用于图像识别或语音识别场景，所述方法包括： 确定待剪枝模型中的各个目标网络层； 确定每个目标网络层中的各个指定参数对应的敏感性指标，其中，所述指定参数是根据预设粒度对网络层进行参数划分得到的与所述预设粒度相匹配的参数，所述预设粒度为模型参数、卷积核、通道、卷积层中的任一粒度； 基于所述待剪枝模型的预设剪枝率，在所确定的各个敏感性指标中，确定剪枝阈值； 去除每个目标网络层中，所对应敏感性指标小于所述剪枝阈值的各个指定参数，得到剪枝后的待剪枝模型； 所述确定每个目标网络层中的各个指定参数对应的敏感性指标的步骤，包括： 针对每个目标网络层，执行以下操作： 针对该目标网络层中的每个指定参数，确定去除该指定参数时，该目标网络层的后置网络层的输出结果，作为该指定参数对应的输出结果；确定所述后置网络层的期望输出结果，并基于所述期望输出结果和每个指定参数对应的输出结果，确定去除该指定参数时，所述后置网络层的重构误差，其中，所述期望输出结果是期望所述后置网络层输出的、使得所述待剪枝模型能够达到所期望的任务执行效果的输出结果；基于去除每个指定参数时，所述后置网络层的重构误差，确定该指定参数对应的敏感性指标； 所述方法还包括：在确定去除每个指定参数时，所述后置网络层的重构误差之后，基于所述待剪枝模型所执行的任务，对所述重构误差进行加权修正，得到去除每个指定参数时，所述后置网络层的修正误差；所述基于去除每个指定参数时，所述后置网络层的重构误差，确定该指定参数对应的敏感性指标的步骤，包括：基于去除每个指定参数时，所述后置网络层的修正误差，确定该指定参数对应的敏感性指标； 所述确定所述后置网络层的期望输出结果的步骤，包括：基于该目标网络层的第一输出结果，确定所述后置网络层的第二输出结果，并利用预设算法对所述第二输出结果进行修正，将修正后的所述第二输出结果确定为所述后置网络层的期望输出结果，所述预设算法为sigmoid算法、softmax算法或tanh算法中的任一种； 所述确定去除该指定参数时，该目标网络层的后置网络层的输出结果的步骤中，所述后置网络层为该目标网络层的下一网络层，且确定所述后置网络层的输出结果的步骤仅推理至所述后置网络层，而不推理完整个待剪枝模型。

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