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龙图腾网恭喜浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利网络模型轻量化方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN119886233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510378417.X，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权网络模型轻量化方法、装置、设备、介质及程序产品是由尹文枫;董刚;曹其春;梁玲燕设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络模型轻量化方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种网络模型轻量化方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及神经网络压缩技术领域，包括通过基于曲波变换特征相似度和结构相似度分析模型间通道相似性度量，将匹配通道合并，能够避免图像识别知识的损失；基于匹配的通道对生成融合矩阵，通过通道相似性度量进行模型融合，不依赖于具体的模型架构，因此可以适用于异构模型的融合，提高了网络模型轻量化的能力和效果。

本发明授权网络模型轻量化方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种网络模型轻量化方法，其特征在于，包括：对原始网络模型的目标层的输出通道进行随机通道剪枝，确定所述原始网络模型对应的压缩后模型的目标层的权重；基于所述原始网络模型及所述压缩后模型分别在目标层输出的特征图，按照目标相似度指标分析通道间相似性度量以确定通道匹配结果；所述目标相似度指标包括结构和曲波变换特征，所述通道匹配结果表示一组匹配的通道对；根据所述通道匹配结果生成融合矩阵，基于所述原始网络模型目标层的权重、所述压缩后模型目标层的权重确定目标层的融合后权重；基于不同网络层对应的融合后权重得到融合后模型，将所述融合后模型作为所述原始网络模型的最终压缩后模型，以利用所述最终压缩后模型进行图像识别；其中，基于所述原始网络模型及所述压缩后模型分别在目标层输出的特征图，按照目标相似度指标分析通道间相似性度量以确定通道匹配结果，包括：所述原始网络模型目标层的输出为第一特征图，所述压缩后模型目标层的输出为第二特征图；计算所述第一特征图的通道与所述第二特征图的通道之间的结构相似度，计算所述第一特征图中不同通道之间的结构相似度，以及所述第二特征图中不同通道之间的结构相似度，生成结构相似度矩阵；计算所述第一特征图的通道特征图与所述第二特征图的通道特征图在曲波变换粗尺度系数上的归一化互信息，计算所述第一特征图的不同通道特征图在曲波变换粗尺度系数上的归一化互信息，以及所述第二特征图的不同通道特征图在曲波变换粗尺度系数上的归一化互信息，生成归一化互信息矩阵；基于所述结构相似度矩阵和所述归一化互信息矩阵生成均值矩阵，根据所述均值矩阵确定通道匹配结果。

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