买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国铁塔股份有限公司申请的专利深度学习模型的剪枝方法、电子设备和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：CN119862923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411979577.1，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权深度学习模型的剪枝方法、电子设备和存储介质是由李慧;贾平胜;刘宇;张凯翔;张永磊;靳晓宁;闫坤;杨少杰设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习模型的剪枝方法、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种深度学习模型的剪枝方法、电子设备和存储介质，属于计算机领域。该方法包括：获取待剪枝深度学习模型中目标通道的第一通道重要性因子，所述第一通道重要性因子用于评估所述待剪枝深度学习模型中所述目标通道的重要性，所述第一通道重要性因子通过评估所述待剪枝深度学习模型剪枝前后的特征图变化情况得到；所述第一通道重要性因子的大小与所述待剪枝深度学习模型剪枝前后的特征图变化情况正相关；基于所述第一通道重要性因子，对所述待剪枝深度学习模型进行剪枝，得到目标深度学习模型，所述第一通道重要性因子的大小与所述目标通道的剪枝几率负相关。该方法用于模型剪枝，用于解决对深度学习模型的性能影响较大的问题。

本发明授权深度学习模型的剪枝方法、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度学习模型的剪枝方法，其特征在于，由目标设备执行，包括： 基于树木倒伏数据，训练一个分类网络模型，将训练好的分类网络模型作为待剪枝深度学习模型； 获取待剪枝深度学习模型中目标通道的第一通道重要性因子，所述第一通道重要性因子用于评估所述待剪枝深度学习模型中所述目标通道的重要性，所述第一通道重要性因子通过评估所述待剪枝深度学习模型剪枝前后的特征图变化情况得到；所述第一通道重要性因子的大小与所述待剪枝深度学习模型剪枝前后的特征图变化情况正相关； 基于所述第一通道重要性因子，对所述待剪枝深度学习模型进行剪枝，得到目标深度学习模型，所述第一通道重要性因子的大小与所述目标通道的剪枝几率负相关；所述目标深度学习模型用于判断图像中是否有倒伏的树木出现； 其中，所述获取待剪枝深度学习模型中目标通道的第一通道重要性因子，包括： 将验证集数据输入待剪枝深度学习模型，得到第一特征图； 获取第二通道重要性因子，将所述第二通道重要性因子施加在所述待剪枝深度学习模型上，得到通道重要性因子优化模型； 将所述验证集数据输入所述通道重要性因子优化模型，得到第二特征图； 基于所述第一特征图、所述第二特征图和目标损失函数，得到目标损失值； 基于所述目标损失值，对所述第二通道重要性因子进行更新，得到第一通道重要性因子； 其中，所述目标损失函数包括第一损失函数和第二损失函数，所述第一损失函数用于评估所述第一特征图和所述第二特征图之间的变化情况，所述第二损失函数为所述待剪枝深度学习模型的训练过程中使用的损失函数。

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中国铁塔股份有限公司，其通讯地址为：100195 北京市海淀区东冉北街9号院北区14号楼-1至3层101；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。