杭州电子科技大学李强获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于贪心策略的图像分类模型的压缩方法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：CN115810128B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211650626.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于贪心策略的图像分类模型的压缩方法是由李强;项任飞设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于贪心策略的图像分类模型的压缩方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于贪心策略的图像分类模型的压缩方法。本发明通过迭代贪心的方式，设定较小的训练次数、精度和剪枝率阈值，减轻了剪枝的痛点。而且将初始神经网络作为知识蒸馏中的教师网络，用于模型微调，将网络结构交给剪枝流程来选择，减少了知识蒸馏对于网络结构选择的依赖性。本发明经过图像分类小数据集CIFAR‑10与大数据ImageNet验证可靠性和泛用性，并且选用不同的剪枝策略和模型，实验结果表明，本发明提出的压缩方法与现有的压缩方法相比，能够在几乎不损失很高精度的情况下，最大程度地搜索轻量化的网络模型，得到的分类模型不仅参数量和计算量更低，而且推理速度更快，能够应用在对实时性、空间资源有严格要求的场景下。
本发明授权一种基于贪心策略的图像分类模型的压缩方法在权利要求书中公布了：1.基于贪心策略的图像分类模型的压缩方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、选用CIFAR-10十分类数据集和ImageNet千分类大数据集作为网络的训练集、验证集和测试集； 步骤2、对经典的带有残差结构的图像分类模型加载预训练参数； 步骤3、训练该图像分类模型网络至收敛，并作为教师网络和初始网络； 步骤4、采用一种基于通道或卷积核的结构化剪枝方法对初始网络进行剪枝，设定每一次剪枝的剪枝率，设定精度损失阈值和总剪枝率阈值； 步骤5、教师网络用于恢复经过当前剪枝的初始网络，得到剪枝后恢复的图像分类模型； 步骤6、进入迭代的模型压缩框架，在每次剪枝后，都使用教师网络重训练几个epoch恢复网络精度，再进入下一次剪枝；直到精度损失达到预先设定的阈值或者剪枝率达到要求，才退出迭代框架并得到压缩后的网络。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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