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龙图腾网获悉北京君正集成电路股份有限公司申请的专利一种卷积神经网络轻量化的改进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：CN115828995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202111079282.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种卷积神经网络轻量化的改进方法是由孙建峰设计研发完成，并于2021-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卷积神经网络轻量化的改进方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种卷积神经网络轻量化的改进方法，所述方法中组卷积groupconvolution是由一组普通卷积normalconvolution组成，其中的每个普通卷积normalconvolution的输入通道inputchannel和输出通道outputchannel数相同，这个值定义为组通道groupchannel，即设置一个组通道groupchannel，将模型中卷积核不为1的普通卷积替换为确定groupchannel数值的组卷积groupconvolution和逐点卷积pointwiseconvolution。本申请从指令级优化的角度出发，在算法上减少参数和计算量，保证模型的精度，且对嵌入式设备的指令级优化很友好。

本发明授权一种卷积神经网络轻量化的改进方法在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络轻量化的改进方法，其特征在于，所述神经网络在嵌入式设备运算，所述方法用于在算法上减少参数和计算量，保证模型的精度，且对嵌入式设备的指令级优化很友好，所述方法中组卷积groupconvolution是由一组普通卷积normalconvolution组成，其中每个普通卷积的输入通道inputchannel和输出通道outputchannel的通道数值相等，定义为组通道，即设置一个确定的组通道数值，将模型中卷积核不为1的普通卷积替换为通道数值确定的组卷积groupconvolution和逐点卷积pointwiseconvolution，其中,所述组卷积groupconvolution为一组通道数值相等也即输入通道和输出通道相等的普通卷积的集合，用groupchannel来表示输入输出通道的数值，所述组卷积中含有普通卷积的个数为groupnum，groupchannel和groupnum的乘积等于被替换普通卷积的输入通道inputchannel的值，这样普通卷积的输入特征图inputfeaturemap也能够作为组卷积的输入，组卷积的输入通道inputchannel数值和输出通道outputchannel数值相等，都等于被替换普通卷积的输入通道inputchannel数值；所述逐点卷积pointwiseconvolution是卷积核为1x1的普通卷积； 所述方法包括以下步骤： S1，调整：卷积神经网络中除去输入层和输出层之外，中间层根据需求选择合适的groupchannel值，为使其符合替换的条件，将卷积核不为1*1的普通卷积层的inputchannel调整为groupchannel的整数倍；即根据需求选择和运行平台的计算能力以及内存空间相关的合适groupchannel，设定每一层卷积的channel数，使每一层的channel数都为groupchannel的整数倍； S2，替换：除去神经网络的输入层和输出层，对于卷积核大小不为1的普通卷积，使用组卷积groupconvolution和逐点卷积pointwiseconvolution进行替换，所述方法中，组成组卷积的普通卷积的输入通道和输出通道数相等； S3，结果：最终的结果就是网络中除输入层和输出层外的部分计算被简化为输入通道inputchannel和输出通道outputchannel为确定值的普通卷积组成的组卷积和卷积核为1x1的普通卷积，该确定值就是步骤S1中选择的合适的groupchannel值。

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