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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利卷积神经网络模型剪枝方法和装置、电子设备、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：CN114492799B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210163245.0，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权卷积神经网络模型剪枝方法和装置、电子设备、存储介质是由王晓锐设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本卷积神经网络模型剪枝方法和装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供卷积神经网络模型剪枝方法和装置、电子设备、存储介质，涉及人工智能技术领域。该卷积神经网络模型剪枝方法，包括：通过获取待剪枝模型中卷积层信息，然后根据卷积层信息进行卷积计算，得到每个卷积层中滤波器对应的滤波器相似值，再根据滤波器相似值计算每个卷积层对应的剪枝重要性指标，根据预设剪枝率和每个卷积层对应的剪枝重要性指标，对待剪枝模型进行剪枝得到剪枝模型。本实施例通过卷积运算量化卷积层中滤波器的重要性，并根据滤波器的重要性值得到模型中每个卷积层内部滤波器的冗余信息，然后利用该冗余信息进行剪枝，能够提高卷积神经网络模型剪枝的准确率，提升模型压缩精度和运算速度。

本发明授权卷积神经网络模型剪枝方法和装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络模型剪枝方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型用于图像处理，所述方法包括：获取待剪枝模型的卷积层信息；根据所述卷积层信息进行卷积计算，得到每个卷积层中滤波器对应的滤波器相似值；根据所述滤波器相似值计算每个卷积层对应的剪枝重要性指标；根据预设剪枝率和每个卷积层对应的所述剪枝重要性指标，对待剪枝模型进行剪枝得到剪枝模型；所述根据所述卷积层信息进行卷积计算，得到每个卷积层中滤波器对应的滤波器相似值，包括：获取每个卷积层对应的至少两个滤波器；将所述卷积层中每个滤波器与图像进行卷积操作得到图像特征，根据对应的所述图像特征之间的两两相似性，得到所述卷积层中每个滤波器对应的多个所述滤波器相似值；所述根据所述滤波器相似值计算每个卷积层对应的剪枝重要性指标，包括：对每个滤波器对应的多个所述滤波器相似值的均值或总和确定为所述滤波器对应的滤波器重要性值；根据卷积层中每个滤波器的滤波器重要性值得到所述卷积层对应的所述剪枝重要性指标；所述根据卷积层中每个滤波器的滤波器重要性值得到所述卷积层对应的所述剪枝重要性指标，包括：对卷积层中每个滤波器的滤波器重要性值进行排序，得到排序结果；根据所述排序结果得到所述卷积层对应的所述剪枝重要性指标。

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