西安交通大学王进军获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于组合式剪枝的深度神经网络模型压缩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：CN114723046B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210375417.0，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种基于组合式剪枝的深度神经网络模型压缩方法及系统是由王进军;汪修洁;孟荣业;张子良;吴洋设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于组合式剪枝的深度神经网络模型压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于组合式剪枝的深度神经网络模型压缩方法及系统，基于预先训练好的深度神经网络模型，针对网络模型中的每一层网络，获取该层中所有卷积核组合的数值矩阵；以所述卷积核组合为最小单位，进行组合的分布多样性计算，获取表征对应卷积层的数值向量组；以组合结果的分布多样性结果为依据，选择部分组合进行活化，并通过非线性映射作用到卷积核，获取组合式参数模型；基于组合式参数模型，选单独使用或与其他基于单卷积核的剪枝方法联合使用，进行结构化的模型剪枝和再训练。该方法基于多个卷积核组合的结构化模型剪枝方法，克服实际卷积核内部和卷积核之间的信息损失，并显着扩展我们的搜索空间，而无需支付太多计算成本。
本发明授权一种基于组合式剪枝的深度神经网络模型压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于组合式剪枝的深度神经网络模型压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于预先训练好的深度神经网络模型，针对网络模型中的每一层网络，获取所有可能的卷积核组合，在单次计算中所有组合所包括的卷积核数目相同且不小于两个，获取该层中所有卷积核组合的数值矩阵；所述深度神经网络模型为图像分类模型； S2，以所述卷积核组合为最小单位，进行组合的分布多样性计算，获取表征对应卷积层的数值向量组； S3，以组合结果的分布多样性结果为依据，选择部分组合进行活化，并通过非线性映射作用到卷积核，获取组合式参数模型； S4，基于组合式参数模型，选单独使用或与其他基于单卷积核的剪枝方法联合使用，并以卷积核为单位进行结构化深度神经网络模型剪枝和再训练。
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