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[发明专利]基于平衡权重稀疏和Group Lasso正则化的自适应DNN压缩方法-CN202310452205.2在审
发明人：张彤;陈聪;朱琨;冯佳欣 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：该方法根据要满足的模型推理速度要求和模型部署时的存储大小限制，从而完成DNN的自适应模型剪枝。本发明结合多种剪枝方法并面向实时嵌入式系统对模型进行剪枝，主要包括以下步骤：引入模型参数，添加正则项定义模型优化问题，预训练神经网络模型，然后针对预训练模型的全连接层进行平衡权重稀疏剪枝，针对平衡权重稀疏剪枝后的模型卷积层进行结构化剪枝和节点剪枝，最后根据是否满足约束选择迭代剪枝或者结束剪枝得到压缩后模型。
基于平衡权重稀疏 group lasso 正则自适应 dnn 压缩方法

[发明专利]神经网络的全局剪枝方法及其装置、电子设备及存储介质-CN202310729801.0在审
发明人：刘畅 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的全局剪枝方法及其装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能领域，其中，该全局剪枝方法包括：计算神经网络中每个卷积核的L1范数；基于每个卷积核的L1范数计算卷积层的目标剪枝数；计算每个卷积层中各卷积核的几何中值；基于每个卷积层的目标剪枝数和各卷积核的几何中值确定目标剪枝卷积核，并基于目标剪枝卷积核对神经网络进行全局剪枝。本发明解决了相关技术中，在对神经网络进行剪枝时，对于敏感程度不同的卷积层缺乏有效的剪枝策略的技术问题。
神经网络全局剪枝方法及其装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于自适应批规范化的神经网络模型剪枝方法及系统-CN201911423105.7有效
发明人：李百林;苏江 -专利权人：暗物智能科技(广州)有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应批规范化的神经网络模型剪枝方法及系统，随机采样浮点数作为每层的剪枝率，在预设计算资源的限制下，生成剪枝率向量(r1，rL)作为剪枝策略，基于该剪枝策略对模型分别进行剪枝后构成的剪枝模型候选集；对候选集中的剪枝模型分别利用自适应批规范化方法，更新其批规范化层的统计参数；评估获取更新过统计参数的神经网络模型的分类准确率，将分类准确率最高的模型在训练集上进行微调至收敛后，作为最终的剪枝模型。本发明通过调整批规范化层对候选子网络进行快速而准确的评估，在该快速评估方法中获胜的剪枝策略再进行微调从而获得最终剪枝网络的参数，避免了微调所有剪枝网络所需要的巨大时间消耗，同时准确率也具有优势。
一种基于自适应规范化神经网络模型剪枝方法系统

[发明专利]一种基于并行剪枝优化的决策树生成方法及装置-CN202011156573.5在审
发明人：卢宇彤;彭一;陈志广 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于并行剪枝优化的决策树生成方法及装置，该方法包括：获取训练集并根据训练集和C4.5算法生成决策树，得到待剪枝决策树；基于最小错误剪枝算法对待剪枝决策树进行初步剪枝，得到预处理决策树；根据训练集和并行的k‑折交叉验证方法选择最优置信度；根据最优置信度再评估预处理决策树的结点，并根据评估结果对预处理决策树再剪枝，得到剪枝完成的决策树。该装置包括存储器以及用于执行上述基于并行剪枝优化的决策树生成方法的处理器。通过使用本发明，能够克服当前最小错误剪枝算法剪枝不足的缺点。本发明作为一种基于并行剪枝优化的决策树生成方法及装置，可广泛应用于数据挖掘领域中的决策树算法领域。
一种基于并行剪枝优化决策树生成方法装置

[发明专利]一种卷积神经网络的压缩方法、系统及加速装置-CN202111439943.0在审
发明人：刘伟强;吴比;宋媛 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种卷积神经网络的压缩方法、系统及加速装置，压缩方法包括将卷积层中每个输出通道的卷积核进行分组；采用核间剪枝将每组卷积核组剪枝掉相同数目的卷积核；将每组卷积核组中未剪枝的卷积核的权重按行分组；采用核内剪枝将每组卷积核组剪枝掉权重最小的一行对应的卷积核；在全连层中预先设置剪枝阈值；将全连层中绝对值小于剪枝阈值的权重对应的卷积核进行剪枝；对卷积神经网络中所有的非零权重进行量化至目标精度；对卷积神经网络进行重训练至收敛本发明通过分块核间剪枝以及核内剪枝，得到一个规整的压缩模型，能够被加速装置高效计算；全连层中的权重通过阈值剪枝以尽可能多的消除冗余参数，使得网络能够被压缩到较小的规模。
一种卷积神经网络压缩方法系统加速装置

[发明专利]一种基于特征图的神经网络剪枝方法-CN202110906887.0在审
发明人：谢磊;徐晓舟;苏宏业 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征图的神经网络剪枝方法，包括：(1)对于待剪枝的神经网络模型，准备训练数据集进行训练；(2)定义拓扑洞为衡量特征图信息量的标量，对预训练好的卷积神经网络输入数据，计算每一层不同通道对应的拓扑洞值；(3)为该神经网络的每一层设置剪枝率，并根据每一层的输出通道数，确定剪枝后的模型每一层输出通道数；(4)凭借拓扑洞值及剪枝率对神经网络剪枝得到剪枝后的网络；(5)剪枝后的神经网络在相同训练数据集下进行重训练，以恢复损失精度；(6)利用剪枝后神经网络进行应用，将待识别的图像输入剪枝后的神经网络，得到图像中不同物体的类别。利用本发明，可以在提高剪枝率的同时保证模型的精度。
一种基于特征神经网络剪枝方法

[发明专利]一种基于全局多源层间的联合剪枝方法及系统-CN202310373077.2在审
发明人：方鹏飞;林水金;严实;徐亦飞;李敏;李晶晶 -专利权人：陕西物流集团产业研究院有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局多源层间的联合剪枝方法及系统，应用于卷积神经网络，首先对滤波器的重要性和各层通道的重要性均进行评估，然后设定每层的最小剪枝率和最大剪枝率，并对滤波器和通道进行先后剪枝，同时分别计算滤波器和通道联合剪枝下的单位时间复杂精度损失大小和单位空间复杂精度损失大小，将两个损失大小结合考虑，保证在联剪枝时模型在降低时间复杂度和空间复杂度均有良好的效果。本发明将滤波器剪枝和通道剪枝相结合，为减少对各层剪枝率的寻找代价、避免重复迭代，引入全部误差最小策略快速找到误差最小的滤波器和通道的组合剪枝率，进行滤波器和通道的联合剪枝，在实现对网络进行压缩和加速的效果下还保证了模型的精度
一种基于全局多源层间联合剪枝方法系统

[发明专利]模型处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质-CN202310065597.7在审
发明人：陈文俊;蒋宁;夏粉;肖冰;李宽 -专利权人：马上消费金融股份有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：所述方法包括：在对待剪枝模型的训练过程中，获取待剪枝模型中多个滤波器的重要性参数；根据所述重要性参数计算每个滤波器与所述多个滤波器中各个滤波器的相关性参数；根据所述相关性参数中每个滤波器的自相关参数从所述多个滤波器中确定待剪枝滤波器；在所述待剪枝模型的训练次数满足训练次数条件，且通过剪枝后的模型输出的结果满足预设条件的情况下，则对所述待剪枝模型中所述待剪枝滤波器进行剪枝操作，得到目标剪枝模型。本公开实施例的技术方案，获得冗余滤波器的准确率更高，从而在剪枝后依然能够保留模型的表达能力，提高剪枝后模型的性能。
模型处理方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种降低基于ReRAM的CNN加速器功耗的模型剪枝方法-CN202110528672.X有效
发明人：孙严 -专利权人：宁波物栖科技有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种降低基于ReRAM的CNN加速器功耗的模型剪枝方法，包括以下步骤：确定CNN卷积神经网络的层数，并设定对CNN卷积神经网络层的剪枝顺序；以ReRAM加速器的阵列尺寸为粒度按序依次对每层的卷积神经网络进行切分稀疏，得到多个网络块并获取每个网络块对应的权重；根据每个网络块对应的权重分别获取每个网络块的剪枝策略，确定对网络块的剪枝数量和剪枝位置，以网络块的性能约束为优化条件筛选剪枝策略以进行比特剪枝；冻结已完成剪枝的剪枝方案，并按序移动至下一层进行神经网络的剪枝操作；本发明将每层的卷积神经网络划分为多个网络块进行结构化稀疏，使用强化学习方算法自动化确定每个网络块对应的模型高精度且功耗损失小的剪枝方案。
一种降低基于 reram cnn 加速器功耗模型剪枝方法

[实用新型]一种水果种植用剪枝器-CN201820286609.3有效
发明人：郭训昌 -专利权人：兴国深田农业开发有限公司
申请日： 2018-03-01 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： A01G3/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种水果种植用剪枝器，包括剪枝器主体，所述剪枝器主体的右上端表面设有第二剪枝刃，所述剪枝器主体的右下端表面设有固定块，所述固定块的内部通过轴承转动连接有第一剪枝刃，所述第一剪枝刃的左侧上下对称设有螺纹孔，所述第一剪枝刃的左上侧通过螺纹孔螺纹连接有螺栓，所述螺栓的上侧通过第一通孔贯穿连接有固定块，所述螺栓的外表面套接有防松弹簧，所述第一剪枝刃的左侧内部通过滑槽滑动连接有导向滑块，所述固定块的下端表面固定连接有第一转轴该水果种植用剪枝器，实现剪枝器的剪切和切割功能切换，将储尘盒转动至切割区域下方，有效的将切割落下的粉尘储存。
剪枝器剪枝固定块螺栓水果种植储尘盒螺纹孔通孔下端转轴本实用新型表面固定导向滑块防松弹簧滑动连接螺纹连接切割功能切割区域上端表面上下对称外表面套轴承转动转动连接剪切滑槽落下粉尘切割转动储存贯穿

[实用新型]一种绿化带修剪车-CN202223146558.X有效
发明人：樊国君 -专利权人：樊国君
申请日： 2022-11-26 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： A01G3/08 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种绿化带修剪车：包括收装车，收装车一侧设有竖向剪枝机构与可侧拉的水平剪枝机构，收装车前轮一侧设有可伸缩的定距机构，水平剪枝机构、竖向剪枝机构以及定距机构位于收装车的同一侧，水平剪枝机构位于竖向剪枝机构上部，水平剪枝机构与竖向剪枝机构均位于定距机构后部。水平剪枝机构包括T形杆、L形杆以及水平剪枝箱，T形杆与车前架的横管内的电动伸缩杆A固定连接，T形杆与L形杆通过转动连接件连接并通过螺栓杆紧固，L形杆与水平剪枝箱转动连接并通过螺栓杆紧固。
一种绿化带修剪

[发明专利]目标检测模型剪枝方法和目标检测方法-CN202111376597.6在审
发明人：李鹏;黄文琦;吴洋;曾群生;陈佳捷;周锐烨;梁凌宇;戴珍;姚森敬 -专利权人：南方电网数字电网研究院有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种目标检测模型剪枝方法和目标检测方法。所述目标检测模型剪枝方法包括：获取待剪枝目标检测模型，待剪枝目标检测模型根据样本图像集中样本图像训练得到；将样本图像输入待剪枝目标检测模型，得到与样本图像对应的每层神经网络的输出特征图；确定输出特征图的秩，根据输出特征图的秩，对待剪枝目标检测模型中每层神经网络进行分类，得到分类结果；根据分类结果，确定与每层神经网络对应的剪枝率；根据剪枝率，对每层神经网络的网络参数进行剪枝，得到已训练目标检测模型。
目标检测模型剪枝方法

[发明专利]一种基于Crossbar架构的剪枝方法及系统-CN202010310388.0有效
发明人：蒋力;褚超群 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Crossbar架构的剪枝方法及系统，该方法包括：对神经网络当前层待处理的权值矩阵进行不考虑架构因素的结构化剪枝，得到第一权值矩阵；权值矩阵为神经网络的权值矩阵；根据第一权值矩阵的尺寸与crossbar的尺寸，确定剪枝方案；剪枝方案包括：基于区块的结构化剪枝、交叉阵列行剪枝和交叉阵列列剪枝；根据剪枝方案对第一权值矩阵进行剪枝，得到第二权值矩阵；第二权值矩阵用于映射至加速器中的crossbar
一种基于 crossbar 架构剪枝方法系统

[实用新型]一种园林剪枝装置-CN201520740806.4有效
发明人：黄理达;周建元 -专利权人：温州市兴工建设有限公司
申请日： 2015-09-23 - 公布日： 2016-02-10 - 主分类号： A01G3/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种园林剪枝装置，包括园林剪枝装置本体，所述园林剪枝装置本体设置有手柄，所述园林剪枝装置本体设置有操作杆，所述操作杆安装在手柄的前端，所述园林剪枝装置本体设置有内操作杆，所述内操作杆安装在操作杆的里部，所述园林剪枝装置本体设置有固位装置，所述固位装置安装在操作杆的上方，所述园林剪枝装置本体设置有剪刀头，所述剪刀头安装在操作杆的前部，所述园林剪枝装置本体设置有锯齿，安装在剪刀头上，所述园林剪枝装置本体设置有透明挡板
一种园林剪枝装置

[发明专利]一种葡萄的剪枝方法-CN201310617388.5有效
发明人：汤建新;唐永副 -专利权人：蓝山县新顺农牧业发展有限公司
申请日： 2013-11-29 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： A01G17/02 文献下载
摘要：一种葡萄的剪枝方法，包括夏季剪枝和冬季剪枝，夏季剪枝包括：1）一次摘心；2）二次摘心；3）确定树形；4）三次摘心；冬季剪枝包括：1）选枝；2）剪枝；3）留枝；4）修剪时间。
一种葡萄剪枝方法