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申请/专利权人：苏州元脑智能科技有限公司

摘要：本发明提供一种目标任务处理方法及装置，该方法包括：基于待剪枝的神经网络模型中各个网络层的通道对应的权重值和特征值，确定各个网络层的通道的重要性的值，进而对待剪枝的神经网络模型中各个网络层的通道进行裁剪处理，获得权重剪枝后的神经网络模型，对权重剪枝后的神经网络模型中各个网络层的通道进行局部裁剪处理，获得局部剪枝后的神经网络模型，对局部剪枝后的神经网络模型中各个网络层的通道进行全局裁剪处理，获得全局剪枝后的神经网络模型，进而对待处理的目标任务进行处理，获得相应目标任务的处理结果。本发明提供的方法，能够有效提高神经网络模型的剪枝处理效率和精确性。

主权项：1.一种目标任务处理方法，其特征在于，包括：基于待剪枝的神经网络模型中各个网络层的通道对应的权重值和特征值，确定所述待剪枝的神经网络模型中各个网络层的通道的重要性的值；基于所述通道的重要性的值，对所述待剪枝的神经网络模型中各个网络层的通道进行裁剪处理，获得权重剪枝后的神经网络模型；对所述权重剪枝后的神经网络模型中各个网络层的通道进行局部裁剪处理，获得局部剪枝后的神经网络模型；所述对所述权重剪枝后的神经网络模型中各个网络层的通道进行局部裁剪处理，获得局部剪枝后的神经网络模型，具体包括：对所述权重剪枝后的神经网络模型中各个网络层的所有通道进行遍历，确定所述权重剪枝后的神经网络模型中各个网络层的相似通道，对所述权重剪枝后的神经网络模型中各个网络层的相似通道分别进行裁剪处理，获得局部剪枝后的神经网络模型；对所述局部剪枝后的神经网络模型中各个网络层的通道进行全局裁剪处理，获得全局剪枝后的神经网络模型；所述对所述局部剪枝后的神经网络模型中各个网络层的通道进行全局裁剪处理，获得全局剪枝后的神经网络模型，具体包括：对所述局部剪枝后的神经网络模型中各个网络层的所有通道进行遍历，确定所述局部剪枝后的神经网络模型中各个网络层的无效关联通道，对所述局部剪枝后的神经网络模型中各个网络层的无效关联通道分别进行裁剪处理，获得全局剪枝后的神经网络模型；将待处理的目标任务输入到所述全局剪枝后的神经网络模型中，基于所述全局剪枝后的神经网络模型对所述待处理的目标任务进行处理，获得相应目标任务的处理结果；其中，所述目标任务包括如下任意一种：图像识别任务、自然语言处理任务、语音识别任务、自动驾驶任务。

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