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龙图腾网获悉北京经纬恒润科技股份有限公司申请的专利一种神经网络压缩方法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：CN113962389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202111447637.1，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权一种神经网络压缩方法及系统是由李世明设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络压缩方法及系统，在待压缩神经网络中添加显著性表征网络；然后在保持待压缩神经网络的参数不变的情况下，训练添加显著性表征网络后的待压缩神经网络，训练完成后，利用与预设压缩需求对应的目标样本集得到用于表征待压缩神经网络中输出通道重要性的信息；最后基于用于表征待压缩神经网络中通道重要性的信息，对待压缩神经网络执行与预设压缩需求对应的操作得到压缩后的神经网络。本发明利用显著性表征网络，确定出待压缩神经网络中各通道的重要性，与人为或随机选择相比，可以更有效、全面、自动化的对各通道的重要性进行建模表达，避免了结构化剪枝过程中人为或随机选择造成的重要通道被剪枝的情况。

本发明授权一种神经网络压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种神经网络压缩方法，其特征在于，包括： 获取待压缩神经网络，所述待压缩神经网络为预先训练完成后的用于识别行人和或轿车的神经网络； 在所述待压缩神经网络中添加显著性表征网络，所述显著性表征网络包括多个显著性表征子网络，每个显著性表征子网络包括高维含义重要性通道和或物理含义重要性通道； 在保持所述待压缩神经网络的参数不变的情况下，训练添加所述显著性表征网络后的所述待压缩神经网络； 获取与预设压缩需求对应的目标样本集，其中，所述预设压缩需求为与神经网络识别行人和或轿车能力相关的需求，所述目标样本集包含行人和或轿车的样本； 将所述目标样本集输入训练后的添加显著性表征网络的待压缩神经网络，获取用于表征所述待压缩神经网络中通道重要性的信息； 基于所述用于表征所述待压缩神经网络中通道重要性的信息，得到显著性表征子网络的输出矩阵，对所述输出矩阵进行数据统计得到对应的协方差矩阵，计算所述协方差矩阵的特征值，得到通道特征值，基于所述通道特征值对所述待压缩神经网络执行与所述预设压缩需求对应的操作，得到压缩后的神经网络。

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