浙江大学1项专利拟转让，现将相关信息予以公示。
[1]专利名称：一种基于特征图稀疏化的卷积神经网络剪枝方法
专利号：ZL 202010066747.2
专利简介：本发明公开了一种基于特征图稀疏化的卷积神经网络剪枝方法，涉及如何压缩卷积神经网络减少其参数量和计算量以便于实际部署；在训练过程中，通过在损失函数中增加对激活层之后的特征图L1或L2正则化，使相应的特征图通道具有不同的稀疏度，在一定剪枝率下根据特征图通道的稀疏度剪去相应通道对应的卷积核，微调剪枝后网络获得新的准确度，根据剪枝前后的准确度变化调节剪枝率，经过多次迭代，寻找近最优剪枝率，在满足准确度不下降的条件下，实现最大程度的剪枝。该方法大大减少了卷积神经网络的参数量和计算量。
转化方式：转让
定价方式：协议定价
转化价格：30万元
公示期自2021年4月2日至2021年4月16日。如有异议，请在公示期内向科学技术研究院提交异议书及有关证据。
电话：88981070，邮箱：f020092@zju.edu.cn。
科学技术研究院
2021年4月2日