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龙图腾网获悉上海瑾盛通信科技有限公司申请的专利模型剪枝方法、装置、电子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：CN116227575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310181605.4，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质是由盛春楠;冯天鹏设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取训练数据；获取设置好训练参数的待剪枝模型，其中，所述训练参数包括零通道分的目标比例、正则化程度系数的初始值、正则化程度系数的总更新周期和每一次更新的更新周期；基于所述训练数据和所述训练参数，对所述正则化程度系数进行动态调整，直至调整正则化程度系数后的待剪枝模型对应的所有通道分的相对标准差满足目标相对标准差，得到目标剪枝模型，所述目标相对标准差为与所述目标比例对应的所有通道分的相对标准差；对所述目标剪枝模型进行剪枝，得到目标模型。通过上述方法，减少了对GPU资源和时间资源的占用，提高了正则化程度系数调整的效率。

本发明授权模型剪枝方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型剪枝方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据； 获取设置好训练参数的待剪枝模型，其中，所述训练参数包括零通道分的目标比例、正则化程度系数的初始值、正则化程度系数的总更新周期和每一次更新的更新周期； 基于所述训练数据和所述训练参数，对所述正则化程度系数进行动态调整，直至调整正则化程度系数后的待剪枝模型对应的所有通道分的相对标准差满足目标相对标准差，得到目标剪枝模型，所述目标相对标准差为与所述目标比例对应的所有通道分的相对标准差，其中，若所述待剪枝模型为用于进行人脸活体识别的模型，则所述训练数据为人脸图像集；若所述待剪枝模型为用于进行动作检测的模型，则所述训练数据为包括多个动作的图像集或视频集； 所述基于所述训练数据和所述训练参数，对所述正则化程度系数进行动态调整，包括： 在基于所述训练数据和所述训练参数，对所述正则化程度系数进行动态调整的过程中，在当次的更新周期开始前，获取第一相对标准差，所述第一相对标准差为前一次的更新周期结束时的待剪枝模型对应的所有通道分的相对标准差； 在当次的更新周期结束时，获取第二相对标准差，所述第二相对标准差为当次的更新周期结束时的待剪枝模型对应的所有通道分的相对标准差； 基于所述第一相对标准差和所述第二相对标准差，在当次的更新周期结束时，对当前的正则化程度系数进行动态调整； 对所述目标剪枝模型进行剪枝，得到目标模型，所述目标模型用于部署到嵌入式设备中，以使得所述嵌入式设备运行所述目标模型执行人脸活体识别任务或动作检测任务。

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