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！

龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于特征相似与特征补偿的卷积神经网络剪枝方法及装置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：CN116992941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311034754.4，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权基于特征相似与特征补偿的卷积神经网络剪枝方法及装置是由唐斌;王强设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征相似与特征补偿的卷积神经网络剪枝方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征相似与特征补偿的卷积神经网络剪枝方法及装置。方法包括：将数据集中输入图像的尺寸调整为固定的大小，将图像的像素值进行标准化处理，并通过图像增强技术增加训练数据；初始化网络结构并设置模型参数，利用训练数据对模型进行训练；针对训练后的模型，获取卷积核之间的相似度，根据相似度进行聚类分析，对每层卷积核进行相似分组，在每个相似分组中选择被保留的卷积核，生成新的网络结构；将被保留的卷积核参数复制到新的网络结构中，将每个相似分组中被剪枝卷积核的权重参数通过参数叠加的方式补偿到被保留卷积核中；利用原数据集进行模型精度恢复性训练，保存模型参数与网络结构。本发明剪枝方法能够保持模型精度。

本发明授权基于特征相似与特征补偿的卷积神经网络剪枝方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征相似与特征补偿的卷积神经网络剪枝方法，其特征在于，包括以下步骤： 将数据集中输入图像的尺寸调整为固定的大小，将图像的像素值进行标准化处理，并通过图像增强技术增加原数据集的训练数据； 初始化网络结构并设置模型参数，利用训练数据对模型进行训练； 针对训练后的模型，获取卷积核之间的相似度，根据相似度进行聚类分析，对每层卷积核进行相似分组，在每个相似分组中选择被保留的卷积核，生成新的网络结构；其中获取卷积核之间的相似度包括：将每个卷积核的三维张量拉伸为一维张量，计算一维张量之间的余弦相似度；在每个相似分组中选择被保留的卷积核包括：利用一维张量拉伸结果，计算每个卷积核权重参数绝对值之和，在每个相似分组中选取权重参数绝对值之和最大的卷积核作为被保留卷积核； 将被保留的卷积核参数复制到新的网络结构中，将每个相似分组中被剪枝卷积核的权重参数通过参数叠加的方式补偿到被保留卷积核中，参数叠加的方式如下：将每组被剪枝卷积核的权重参数共享给被保留的卷积核，所述共享是指将分组中卷积核对应位置的张量进行叠加，作为共享参数后的卷积核； 利用原数据集进行模型精度恢复性训练，保存模型参数与网络结构。

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河海大学，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号；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。