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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于剪枝子网络特征的图像分类模型压缩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：CN116883750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310873830.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于剪枝子网络特征的图像分类模型压缩方法是由贾刚勇;王国琨;饶欢乐;踪家祥;俞铭辉;谢国杰;叶娟设计研发完成，并于2023-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于剪枝子网络特征的图像分类模型压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于剪枝子网特征的图像分类模型压缩方法，该方法首先选取随机原始网络，并进行预训练得到中奖彩票网络。其次根据设定的剪枝率选取对应的中奖彩票网络，使用函数拟合，得到网络特征表征。然后针对随机原始网络目标网络，使用权值稀疏度划分目标网络的权值频率，并用拟合函数对权值频率进行变换，得到初步修剪结果，对权值范围内目标网络参数采样，得到目标剪枝子网。最后对目标剪枝子网进行训练，完成图像的分类，得到不同剪枝保留率的剪枝子网的训练准确率、压缩效果。本发明能够最大程度的压缩模型并且不损失太多精度，能够较好的应用于对资源受限的边缘环境下。

本发明授权一种基于剪枝子网络特征的图像分类模型压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种基于剪枝子网特征的图像分类模型压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将使用批归一化和Xavier正态分布权值初始化方法的VGG16模型作为随机原始网络；选用公开图像数据集，得到训练集与测试集； 步骤2、将随机原始网络进行预训练，得到中奖彩票网络； 步骤3、设定剪枝率，根据剪枝率选取对应规模的中奖彩票网络，使用拟合函数去拟合中奖彩票网络，得到中奖彩票网络获取特征的表征；拟合函数的输入为权值频率，权值频率即权值范围内存在多少中奖彩票网络的权值，权值范围依据权值稀疏度进行划分； 所述剪枝率隐含在不同规模的中奖彩票网络提取出的特征中； 所述拟合中奖彩票网络，拟合函数选取双峰高斯分布，如下所示： ； 其中，表示基于稀疏度Sparse划分的参数，表示参数权值的期望值，表示参数权值的标准差，为系数；是左峰值的拟合参数；是右峰值的拟合参数； 步骤4、针对随机原始网络，即目标网络，使用与步骤3相同的权值稀疏度划分目标网络的权值频率；使用步骤3的拟合函数对目标网络的权值频率进行变换，得到初步修剪结果，修剪针对的是权值范围内的权值频率； 对权值范围内目标网络参数进行采样，得到目标剪枝子网； 步骤5、使用训练集图像训练目标剪枝子网，完成图像的分类，得到不同剪枝率的剪枝子网的训练准确率和压缩效果；测试集图像输入训练好的目标剪枝子网，进行效果验证。

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