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龙图腾网获悉际络科技(上海)有限公司申请的专利基于剪枝卷积神经网络的分类方法及相关设备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：CN114881135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210458103.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于剪枝卷积神经网络的分类方法及相关设备是由陆强设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于剪枝卷积神经网络的分类方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于剪枝卷积神经网络的分类方法及相关设备，包括：基于训练数据以及训练数据对应的标签训练得到预先训练好的分类模型；在预设的模型目标性能基础上通过对预先训练好的分类模型分别进行结构化剪枝与非结构化剪枝后得到剪枝后的分类模型；获取待分类的图片；将待分类的图片输入剪枝后的分类模型，得到对应的分类结果。本发明能够在预设的模型目标性能基础上对分类模型实现混合剪枝，从而最大程度上压缩简化模型。

本发明授权基于剪枝卷积神经网络的分类方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于剪枝卷积神经网络的分类方法，其特征在于，包括： 基于训练数据以及训练数据对应的标签训练得到预先训练好的分类模型； 在预设的模型目标性能基础上通过对所述预先训练好的分类模型分别进行结构化剪枝与非结构化剪枝后得到剪枝后的分类模型； 获取待分类的图片； 将所述待分类的图片输入剪枝后的分类模型，得到对应的分类结果； 所述结构化剪枝包括卷积层剪枝与过滤器剪枝； 相应地，在预设的模型目标性能基础上通过对所述预先训练好的分类模型分别进行结构化剪枝与非结构化剪枝后得到剪枝后的分类模型，包括： S1、对预先训练好的分类模型中的每个卷积层的各个过滤器进行过滤器剪枝敏感度分析，得到满足预设的模型目标性能的最大卷积层剪枝率； S2、判断所述最大卷积层剪枝率是否大于预设的卷积层剪枝率阈值； 在所述最大卷积层剪枝率大于预设的卷积层剪枝率阈值的情况下，对所述最大卷积层剪枝率所对应的卷积层进行卷积层剪枝； 在所述最大卷积层剪枝率不大于预设的卷积层剪枝率阈值的情况下，对所述最大卷积层剪枝率所对应的过滤器进行过滤器剪枝； S3、重复所述S2直到穷尽所有最大卷积层剪枝率，从而得到第一剪枝后模型； S4、对所述第一剪枝后模型进行非结构化剪枝，得到第二剪枝后模型作为剪枝后的分类模型。

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