买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆建设工业(集团)有限责任公司申请的专利一种基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络构建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：CN116629318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310611577.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络构建方法是由徐猛;吴伟;何伟;刘科言;林文军;徐雅文;向磊;王朋飞设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习算法设计技术领域，具体涉及一种基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络构建方法，包括：对SqueezeNet模型进行改进，得到Slight‑SqueezeNet模型；将InstanceNormalization实例标准化和GroupNormalization组标准化融合，得到IG‑module标准化方式；将IG‑module融入Slight‑SqueezeNet模型中，得到Slight‑SqueezeNet‑IGN轻量化卷积神经网络；本发明通过改进SqueezeNet和融合IG‑module两种方式构建了一种新型的轻量化卷积神经网络，在同一任务下，相较于大型卷积神经网络如AlexNet、VGG16等，其能在不增加参数量与模型复杂度的前提下，能够实现识别精确度的提升，具有良好的识别精度与泛化能力，具有更强的实用价值与意义，可以更好的嵌入至硬件设备上，满足工业实际应用。

本发明授权一种基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SqueezeNet的轻量化卷积神经网络构建方法，其特征在于，包括： 对SqueezeNet模型进行改进，得到Slight-SqueezeNet模型；所述SqueezeNet模型包括两个卷积层1~2、三个最大池化层1~3、全局平均池化层、八个fire模块1~8和softmax函数激活层，所述卷积层1、所述最大池化层1、所述fire模块1~3、所述最大池化层2、所述fire模块4~7、所述最大池化层3、所述fire模块8、所述全局平均池化层、所述softmax函数激活层依次连接；所述fire模块包括压缩层和扩张层，所述压缩层由1x1大小的卷积核组成，所述扩张层包括左分支和右分支，所述左分支由1x1卷积核组成，所述右分支由3x3大小的卷积核组成； 将InstanceNormalization实例标准化和GroupNormalization组标准化融合，得到IG-module标准化方式；IG-module标准化的具体过程包括：输入图像分别经过InstanceNormalization实例标准化与GroupNormalization组标准化，然后通过add特征图像叠加操作； 将所述IG-module融入所述Slight-SqueezeNet模型中，得到Slight-SqueezeNet-IGN轻量化卷积神经网络；具体步骤包括：将所述IG-module融入至所述fire模块的所述右分支，将3x3的卷积核进行特征提取后的特征图像作为输入，将特征图分别输入所述InstanceNormalization实例标准化和所述GroupNormalization组标准化中，在尽可能多的保持原始特征的前提下，学习到新的特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆建设工业(集团)有限责任公司，其通讯地址为：400054 重庆市巴南区花溪工业园区建设大道1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。