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摘要：基于一次性自动化网络剪枝的分类方法及系统，涉及人工智能技术领域，针对现有技术对图像数据进行分类，存在效率低的问题，本申请通过引入数据驱动的初始化剪枝方法，可以在图像分类任务中有效减少神经网络的参数和计算需求，提升网络在资源受限环境中的应用性能。本申请能够在保持高识别准确性的同时，提升图像分类处理的效率。
主权项：1.基于一次性自动化网络剪枝的分类方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：获取待分类的多类别图像，并将多类别图像输入训练好的分类网络，得到分类结果，所述训练好的分类网络通过以下步骤得到：步骤一：利用训练好的剪枝网络对分类网络进行参数重要性预测，设定稀疏度程度，并以设定的稀疏度程度为阈值，剪除预测重要性分数低于该阈值的参数，保留重要性不低于该阈值的参数，进而得到剪枝后的分类网络；步骤二：获取多类别图像及图像中每个类别对应的标签，以此构建训练集；步骤三：利用训练集训练剪枝后的分类网络，得到训练好的分类网络；所述训练好的剪枝网络通过以下步骤得到：步骤1：对神经网络进行迭代剪枝，进而得到神经网络中每个参数的重要性分数；步骤2：利用每个参数及其对应的梯度作为输入，将参数重要性分数作为输出，训练剪枝网络，得到训练好的剪枝网络。
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百度查询： 哈工大苏州研究院 哈尔滨工业大学 基于一次性自动化网络剪枝的分类方法及系统
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