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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院申请的专利一种基于模型结构冗余度的模型剪枝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：CN116579408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310612972.5，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种基于模型结构冗余度的模型剪枝方法及系统是由宣琦;刘惟清;杨坤霖;陆耀设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型结构冗余度的模型剪枝方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型结构冗余度的模型剪枝方法及系统，涉及计算机视觉和神经网络技术领域，包括：S1：训练图像分类模型，作为样本模型；S2：提取模型特征表示，得到样本模型的中间表示，设置模型结构冗余度阈值；S3：计算相邻层的模型结构冗余度；S4：根据计算出的模型结构冗余度和设定的模型结构冗余度阈值对样本模型进行剪枝操作，得到剪枝后模型；S5：将样本模型与剪枝后模型应用于后续分类任务，对比二者的分类精度。本发明为深度学习模型提出了一种新的测试度量，它提供了模型结构冗余程度的定量评估，并以此设计了一种新的层修剪方法，在消除结构冗余的同时，获得具有高准确率剪枝后的模型。

本发明授权一种基于模型结构冗余度的模型剪枝方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模型结构冗余度的模型剪枝方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：训练图像分类模型，作为样本模型； S2：提取模型特征表示，得到样本模型的中间表示，设置模型结构冗余度阈值； S3：计算相邻层的模型结构冗余度，具体包括以下步骤： S31：计算格拉姆矩阵Si、Sj： j＝i+15； 其中FT代表F矩阵的转置，i和j为特征所在层数，Si、Sj为相邻层特征的格拉姆矩阵，S∈RN×N仅由样本批量大小N决定矩阵大小； S32：计算无偏希尔伯特-施密特独立准则HSIC1Si,Sj，公式如下： 其中tr表示矩阵的迹，由Si、Sj矩阵对角元素置0得到，1表示大小为N×N的全1矩阵； S33：计算模型结构冗余度，采用无偏CKAunbiasedSi,Sj，公式如下： 其中，CKAunbiasedSi,Sj的值在0至1的范围内； S4：根据计算出的模型结构冗余度和设定的模型结构冗余度阈值对样本模型进行剪枝操作，得到剪枝后模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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