杭州电子科技大学赵昶辰获国家专利权
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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梯度和权重变化的非结构化剪枝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：CN119886258B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510024107.8，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种基于梯度和权重变化的非结构化剪枝方法是由赵昶辰;张舜豪;曹鹏程;张建海设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于梯度和权重变化的非结构化剪枝方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于梯度和权重变化的非结构化剪枝方法，其训练神经网络过程中进行剪枝操作，无需在神经网络剪枝后进行重训练，降低了在使用神经网络进行实际预测过程中的计算资源；同时，在对神经网络进行剪枝的过程中，根据神经网络每个节点的权重和梯度，分别获取每个节点的连接系数、排序系数和综合评分，通过排序后的连接系数对神经网络每一层中的节点进行裁剪，通过排序系数和综合评分对神经网络中被裁剪后的节点进行恢复，避免了神经网络的过度波动，确保训练的稳定性和鲁棒性，避免过早固定参数，增强了网络的泛化能力；同时，恢复的节点还能够优化神经网络反向传播中的梯度更新过程，从而提高裁剪后神经网络的准确度。
本发明授权一种基于梯度和权重变化的非结构化剪枝方法在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度和权重变化的非结构化剪枝方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、采集不同受试者的人脸视频并进行预处理后构建数据集； 步骤二、使用数据集中的部分样本对被剪枝的神经网络进行训练； 步骤三、根据神经网络每个节点的权重和梯度，获取每个节点的连接系数；通过排序后的连接系数对神经网络每一层中的节点进行裁剪； 所述的步骤三中，连接系数的获取方法如下： ； 其中，为降序排序后梯度的索引；为层中节点的总数；为第层中第i个节点的权重；为第层中节点的梯度；；； 步骤四、根据神经网络每个节点的权重和梯度，获取每个节点的排序系数和综合评分；通过排序后的排序系数和综合评分恢复部分步骤三裁剪的节点； 所述的步骤四中，排序系数的获取方法如下： ； 其中，表示降序排序后权重的索引；为第层中第i个节点的梯度；为第层中节点的权重； 步骤五、重复步骤二至四，直至数据集中的所有样本完成对神经网络的训练，得到剪枝后的神经网络模型。
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