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龍圖騰網(wǎng)恭喜支付寶(杭州)信息技術有限公司申請的專利模型剪枝方法、裝置和計算機設備獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114819140B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210330396.0，技術領域涉及：G06N3/082；該發(fā)明授權模型剪枝方法、裝置和計算機設備是由余昉;王萌;黃堃;程遠設計研發(fā)完成，并于2022-03-31向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本模型剪枝方法、裝置和計算機設備在說明書摘要公布了：本說明書實施例公開了一種模型剪枝方法、裝置和計算機設備。所述方法包括：根據(jù)剪枝參數(shù)，確定掩碼信息；所述掩碼信息用于指示目標模型中剪枝對象的有效狀態(tài)；將樣本輸入至增添了掩碼信息后的目標模型，得到目標模型的第一輸出；根據(jù)第一輸出，優(yōu)化參數(shù)信息；所述參數(shù)信息包括目標模型的模型參數(shù)和剪枝參數(shù)；迭代執(zhí)行以上步驟，直至滿足結束條件；根據(jù)掩碼信息，對剪枝對象進行剪枝處理。本說明書實施例可以對目標模型進行剪枝處理，以減少存儲資源和計算資源的占用。

本發(fā)明授權模型剪枝方法、裝置和計算機設備在權利要求書中公布了：1.一種模型剪枝方法，包括：根據(jù)剪枝參數(shù)，確定掩碼信息；所述掩碼信息用于指示目標模型中剪枝對象的有效狀態(tài)，所述目標模型包括圖像分類模型，所述圖像分類模型包括視覺轉換器；所述剪枝參數(shù)包括剪枝閾值和價值信息，所述剪枝閾值為用于界定有效狀態(tài)的臨界值；將樣本輸入至增添了掩碼信息后的目標模型，得到目標模型的第一輸出，所述樣本包括圖像樣本，所述第一輸出為目標模型的預測結果，所述預測結果表示樣本是否為標的圖像；根據(jù)第一輸出，優(yōu)化參數(shù)信息；所述參數(shù)信息包括目標模型的模型參數(shù)和剪枝參數(shù)；迭代執(zhí)行以上步驟，直至滿足結束條件；根據(jù)掩碼信息，對剪枝對象進行剪枝處理；其中，所述確定掩碼信息，包括：根據(jù)剪枝閾值，計算第一剪枝率；根據(jù)第一剪枝率和價值信息，確定剪枝對象的掩碼信息；所述第一剪枝率表示剪枝對象的裁剪比例；所述剪枝對象包括線性層和或多頭自注意力層，線性層的價值信息用于度量線性層的重要性程度，線性層的重要性程度通過權重參數(shù)中子權重參數(shù)的有效狀態(tài)來表征，多頭自注意力層的價值信息用于度量多頭自注意力層的重要性程度，多頭自注意力層的重要性程度通過多頭自注意力層中自注意力頭的有效狀態(tài)來表征；所述價值信息包括多個子價值信息，所述掩碼信息包括多個子掩碼信息，子價值信息和子掩碼信息之間具有對應關系；所述根據(jù)第一剪枝率和價值信息確定剪枝對象的掩碼信息包括：根據(jù)第一剪枝率和所述多個子價值信息確定比較基準；將子價值信息與比較基準進行比較；根據(jù)比較結果為與該子價值信息相對應的子掩碼信息賦值。

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