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龙图腾网恭喜苏州大学申请的专利一种滤波器剪枝方法、系统及电子设备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：CN116402114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202310285049.5，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种滤波器剪枝方法、系统及电子设备是由姚望舒;薛一帆设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滤波器剪枝方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种滤波器剪枝方法、系统及电子设备，方法包括：初始化剪枝率向量集合，以此作为当前种群；以当前种群中的剪枝率向量为参考对初始神经网络进行剪枝，并计算对应的适应度值；以适应度值为基准，对当前种群进行选择、交叉和变异，并将变异后种群中适应度值最低若干剪枝率向量进行替换，得到优化种群；判断所述优化种群是否满足预设终止准则，若是，则执行下一步；若否，则返回至剪枝和适应度计算步骤，直至满足预设终止准则；从优化种群中选择适应度值最高的剪枝率向量作为最终剪枝模型；通过最终剪枝模型对待剪枝神经网络中的滤波器进行剪枝。本发明在剪枝过程中保证了种群的多样性，能够对滤波器进行有效剪枝。

本发明授权一种滤波器剪枝方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种滤波器剪枝方法，其特征在于：包括：步骤S1：初始化剪枝率向量集合，以所述剪枝率向量集合作为当前种群；步骤S2：以所述当前种群中的剪枝率向量为参考对初始神经网络进行剪枝，得到剪枝模型；并计算当前种群中每个剪枝率向量所对应剪枝模型的适应度值；所述步骤S2中以所述当前种群中的剪枝率向量为参考对初始神经网络进行剪枝的方法包括：通过特征图平均距离来评估滤波器的相似度，基于所述滤波器的相似度删除滤波器；所述特征图平均距离的公式为： ；其中，是由第层中的第个图像生成的第个特征图，是由第层中的第个图像生成的第个特征图，表示图像样本个数，表示将特征图矩阵转换为向量，表示特征图矩阵转换为向量后的维度，和分别表示网络第层中的第个图像生成的第个特征图和第个特征图转换后的特征图向量；步骤S3：以当前种群中每个剪枝率向量所对应剪枝模型的适应度值为基准，对所述当前种群进行选择、交叉和变异，并将变异后种群中适应度值最低若干剪枝模型对应的剪枝率向量进行替换，得到优化种群；所述适应度值的计算公式为： ；其中，表示适应度值，表示剪枝模型的分类精度，和分别表示未剪枝的神经网络的计算量Flops和参数量Params，和分别表示根据剪枝率向量剪枝后的神经网路保留的计算量Flops和参数量Params，表示动态可调的第一参数、第二参数和第三参数；所述步骤S3将变异后种群中适应度值最低若干剪枝模型对应的剪枝率向量进行替换，得到优化种群的方法为：选择变异后的种群中适应度值最低的两个剪枝模型对应的剪枝率向量，通过100%分别减去适应度值最低的两个剪枝模型对应的剪枝率向量中的剪枝率，得到两组反向剪枝率，基于两组反向剪枝率生成两个对应的反向剪枝率向量；利用两个反向剪枝率向量替换掉适应度值最低的两个剪枝模型对应的剪枝率向量，得到优化种群；步骤S4：判断所述优化种群是否满足预设终止准则，若是，则执行步骤S5；若否，则返回至步骤S2，直至满足预设终止准则；步骤S5：从所述优化种群中选择适应度值最高的剪枝模型对应的剪枝率向量，对待剪枝神经网络中的滤波器进行剪枝。

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