基于神经网络特征通道重要性的模型剪枝方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311350141.1

申请日：

2023-10-18

公开(公告)号：

CN117474068A

公开(公告)日：

2024-01-30

发明(设计)人：

王晓帆胡凯誉赵佳豪王彬杨鹏伟牛雅琪谷雅娟宋彤垚

申请人：

西安理工大学

申请人地址：

710048 陕西省西安市碑林区金花南路5号

IPC主分类号：

G06N3/082

IPC分类号：

G06N3/045 G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82

代理机构：

西安弘理专利事务所 61214

代理人：

王丹

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

陕西省西安市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-02-20	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/082申请日:20231018
2024-01-30	公开	公开

共 50 条

[1]

基于平均秩重要性排序的自动化卷积神经网络剪枝方法 [P].

张维纬 ;

余浩然 ;

周密 .

中国专利 :CN113516230A ,2021-10-19

[2]

基于模型特征学习的神经网络模型动态剪枝方法和系统 [P].

兰雨晴 ;

余丹 ;

于艺春 ;

王丹星 .

中国专利 :CN117744744A ,2024-03-22

[3]

一种基于特征的秩和通道重要性的剪枝方法 [P].

吕卫 ;

汪瑶 ;

褚晶辉 ;

井佩光 .

中国专利 :CN113052211B9 ,2021-06-29

[4]

基于混合重要性评分引导的卷积神经网络滤波器剪枝方法 [P].

赵志超 ;

方香宜 ;

欧阳飞 ;

徐然 ;

赵熙瑞 ;

刘景昌 .

中国专利 :CN120146133A ,2025-06-13

[5]

神经网络模型剪枝方法及装置 [P].

陶雄强 ;

韩璐 .

中国专利 :CN112241787A ,2021-01-19

[6]

基于周期性特征的神经网络模型训练方法、神经网络模型 [P].

李戈 ;

董益宏 ;

刘洋 .

中国专利 :CN120338014A ,2025-07-18

[7]

基于离散余弦变换通道重要性得分的剪枝方法 [P].

温序铭 ;

陈尧森 ;

陈智 .

中国专利 :CN113240111B ,2021-08-10

[8]

基于神经网络模型的剪枝方法及装置 [P].

陆强 .

中国专利 :CN115456163A ,2022-12-09

[9]

基于特征图相关分析的神经网络通道剪枝方法和系统 [P].

兰雨晴 ;

余丹 ;

于艺春 ;

贺江 .

中国专利 :CN117852608A ,2024-04-09

[10]

基于过滤器重要性的深度神经网络压缩 [P].

R·K·塔马达 ;

洪俊杓 ;

A·M·拉迪克斯 ;

H·克鲁帕卡 ;

文卡塔·拉特南·萨里帕利 ;

迪比亚乔蒂·帕蒂 ;

G·库马尔 .

中国专利 :CN114925822A ,2022-08-19

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