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龙图腾网恭喜深圳云天励飞技术有限公司申请的专利神经网络的优化方法及装置、电子设备及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：CN113516224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202010275066.7，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络的优化方法及装置、电子设备及存储介质是由吴天舒设计研发完成，并于2020-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络的优化方法及装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种神经网络的优化方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取目标神经网络，所述目标神经网络包括卷积部分，所述卷积部分的卷积通道数为N；获取卷积通道保留因子KN，其中，N大于K；根据所述卷积通道保留因子KN对所述卷积部分进行卷积通道裁剪，得到裁剪神经网络，在所述裁剪神经网络中，卷积部分的通道数为K；通过预先准备的训练数据对所述裁剪神经网络进行训练，得到训练神经网络；通过遗传算法对所述训练神经网络进行处理，并基于所述遗传算法的处理结果选取最终神经网络。通过通道保留因子对目标神经网络的卷积部分进行卷积通道裁剪，提高了卷积通道的裁剪效率，进而提高神经网络的优化效率。

本发明授权神经网络的优化方法及装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标神经网络，所述目标神经网络包括卷积部分，所述卷积部分的卷积通道数为N，所述目标神经网络用于图像属性的分类任务，所述卷积部分用于提取图像属性的分类特征；获取卷积通道保留因子KN，其中，N大于K；根据所述卷积通道保留因子KN对所述卷积部分进行卷积通道裁剪，得到裁剪神经网络，在所述裁剪神经网络中，卷积部分的卷积通道数为K；通过预先准备的训练数据对所述裁剪神经网络进行训练，得到训练神经网络，所述训练数据包括标注有图像属性标签的样本图像；通过遗传算法对所述训练神经网络进行处理，并基于所述遗传算法的处理结果选取最终神经网络；所述卷积部分包括分离卷积部分以及逐点卷积部分，所述分离卷积部分的卷积通道数为N1，所述逐点卷积部分的卷积通道数为N2，所述获取卷积通道保留因子KN，包括：获取分离卷积通道保留因子K1N1与逐点卷积通道保留因子K2N2，其中，所述N1大于所述K1，所述N2大于所述K2；所述根据所述卷积通道保留因子KN对所述卷积部分进行卷积通道裁剪，得到裁剪神经网络，包括：根据所述分离卷积通道保留因子K1N1与逐点卷积通道保留因子K2N2分别对所述分离卷积部分以及逐点卷积部分进行卷积通道裁剪，得到裁剪神经网络，在所述裁剪神经网络中，所述分离卷积部分的卷积通道数为K1，所述逐点卷积部分的卷积通道数为K2。

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