浙江大华技术股份有限公司章金龙获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利卷积神经网络的压缩和移植方法、装置、设备及存储介质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：CN113850365B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202110858896.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权卷积神经网络的压缩和移植方法、装置、设备及存储介质是由章金龙;李合青;陈小彪;李建超;孙璆琛设计研发完成，并于2021-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本卷积神经网络的压缩和移植方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种卷积神经网络的压缩和移植方法、装置、设备及存储介质。卷积神经网络的压缩方法包括：获取待压缩的初始卷积神经网络，将所述初始卷积神经网络中每个待压缩的卷积层之后添加一层稀疏卷积层；获取到各所述稀疏卷积层的权重参数，基于所述权重参数对所述各所述待压缩的卷积层进行剪枝与分解处理，得到稀疏化后的卷积神经网络；对所述稀疏化后的卷积神经网络进行训练，将训练完成的卷积神经网络作为压缩后的卷积神经网络。上述方案，能够有效减少模型参数。
本发明授权卷积神经网络的压缩和移植方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络的压缩方法，其特征在于，所述卷积神经网络的压缩方法包括： 获取待压缩的初始卷积神经网络，将所述初始卷积神经网络中每个待压缩的卷积层之后添加一层稀疏卷积层； 获取到各所述稀疏卷积层的权重参数，基于所述权重参数对所述各所述待压缩的卷积层进行剪枝与分解处理，得到稀疏化后的卷积神经网络； 对所述稀疏化后的卷积神经网络进行训练，将训练完成的卷积神经网络作为压缩后的卷积神经网络； 所述卷积神经网络用于处理计算机视觉任务； 所述获取到各所述稀疏卷积层的权重参数，基于所述权重参数对所述各所述待压缩的卷积层进行剪枝与分解处理，得到稀疏化后的卷积神经网络，包括： 根据各稀疏卷积层的权重参数，得到各稀疏卷积层对应的群稀疏矩阵； 对于某个卷积核，将该卷积核与所述群稀疏矩阵的行简化矩阵相乘，得到新的卷积核，以及通过所述新的卷积核和所述群稀疏矩阵的列简化矩阵，将单个重量级卷积核转换为一个轻量级卷积核和一个1*1的卷积核，得到所述稀疏化后的卷积神经网络。
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