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龍圖騰網恭喜平安科技(深圳)有限公司申請的專利卷積神經網絡模型剪枝方法和裝置、電子設備、存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114492799B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210163245.0，技術領域涉及：G06N3/082；該發明授權卷積神經網絡模型剪枝方法和裝置、電子設備、存儲介質是由王曉銳設計研發完成，并于2022-02-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本卷積神經網絡模型剪枝方法和裝置、電子設備、存儲介質在說明書摘要公布了：本發明實施例提供卷積神經網絡模型剪枝方法和裝置、電子設備、存儲介質，涉及人工智能技術領域。該卷積神經網絡模型剪枝方法，包括：通過獲取待剪枝模型中卷積層信息，然后根據卷積層信息進行卷積計算，得到每個卷積層中濾波器對應的濾波器相似值，再根據濾波器相似值計算每個卷積層對應的剪枝重要性指標，根據預設剪枝率和每個卷積層對應的剪枝重要性指標，對待剪枝模型進行剪枝得到剪枝模型。本實施例通過卷積運算量化卷積層中濾波器的重要性，并根據濾波器的重要性值得到模型中每個卷積層內部濾波器的冗余信息，然后利用該冗余信息進行剪枝，能夠提高卷積神經網絡模型剪枝的準確率，提升模型壓縮精度和運算速度。

本發明授權卷積神經網絡模型剪枝方法和裝置、電子設備、存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種卷積神經網絡模型剪枝方法，其特征在于，所述卷積神經網絡模型用于圖像處理，所述方法包括：獲取待剪枝模型的卷積層信息；根據所述卷積層信息進行卷積計算，得到每個卷積層中濾波器對應的濾波器相似值；根據所述濾波器相似值計算每個卷積層對應的剪枝重要性指標；根據預設剪枝率和每個卷積層對應的所述剪枝重要性指標，對待剪枝模型進行剪枝得到剪枝模型；所述根據所述卷積層信息進行卷積計算，得到每個卷積層中濾波器對應的濾波器相似值，包括：獲取每個卷積層對應的至少兩個濾波器；將所述卷積層中每個濾波器與圖像進行卷積操作得到圖像特征，根據對應的所述圖像特征之間的兩兩相似性，得到所述卷積層中每個濾波器對應的多個所述濾波器相似值；所述根據所述濾波器相似值計算每個卷積層對應的剪枝重要性指標，包括：對每個濾波器對應的多個所述濾波器相似值的均值或總和確定為所述濾波器對應的濾波器重要性值；根據卷積層中每個濾波器的濾波器重要性值得到所述卷積層對應的所述剪枝重要性指標；所述根據卷積層中每個濾波器的濾波器重要性值得到所述卷積層對應的所述剪枝重要性指標，包括：對卷積層中每個濾波器的濾波器重要性值進行排序，得到排序結果；根據所述排序結果得到所述卷積層對應的所述剪枝重要性指標。

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