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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种结构化剪枝的方法以及系统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：CN115222042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210805865.X，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种结构化剪枝的方法以及系统是由赵泽;余昉;崔莉设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结构化剪枝的方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种结构化剪枝的方法和系统，该方法包括：S1、将深度神经网络中指定的网络层设置为待剪枝层，得到待处理深度神经网络；S2、利用图像数据集多次训练待处理深度神经网络并在训练过程进行多次预剪枝处理，每次预剪枝处理包括：根据所有待剪枝层在图像数据集上的重要性将重要性排序靠后的且被预剪枝后能够满足每次预剪枝的剪枝量的多个待剪枝层设为被预剪枝，重要性基于待剪枝层的权重参数、梯度以及激活频次确定；S3、当预剪枝处理的次数达到预定的预剪枝次数时，利用图像数据集对预剪枝后的待处理深度神经网络进行微调，并且将与被预剪枝的待剪枝层对应的网络层进行剪枝处理；本发明在压缩模型的同时可更好地保障模型的精度。

本发明授权一种结构化剪枝的方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种结构化剪枝的方法，用于对深度神经网络做剪枝处理，所述深度神经网络包括多个网络层，其特征在于，所述方法包括： S1、将深度神经网络中指定的网络层设置为待剪枝层，每个待剪枝层对应于一个网络层，得到待处理深度神经网络； S2、利用图像数据集多次训练待处理深度神经网络并在训练过程进行多次预剪枝处理，其中，每次预剪枝处理包括： 确定所有待剪枝层在图像数据集上的重要性，将重要性排序靠后的且被预剪枝后能够满足每次预剪枝的剪枝量的多个待剪枝层设为被预剪枝，并且被预剪枝的待剪枝层的输出所含元素在后续训练中均被设为0，其中，所述每个待剪枝层在图像数据集上的重要性基于待剪枝层的权重参数、梯度以及激活频次按照预定计算规则进行确定，所述激活频次是训练时待剪枝层的输出大小超过预定的激活阈值的次数； S3、当预剪枝处理的次数达到预定的预剪枝次数时，利用图像数据集对预剪枝后的待处理深度神经网络进行微调，并且将与被预剪枝的待剪枝层对应的网络层进行剪枝处理，得到压缩后的深度神经网络。

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