图像处理模型公平性剪枝方法及相关装置

本发明属于图像处理领域，公开了一种图像处理模型公平性剪枝方法及相关装置，包括对图像处理模型进行若干训练轮次的训练；各训练轮次下，获取并根据图像处理模型的准确率损失函数值与公平性损失函数值，通过反向传播算法得到图像处理模型的各神经元的准确率梯度下降值与公平性梯度下降值并加权叠加，得到各神经元的加权梯度和；获取各神经元中加权梯度和前预设数量高的神经元作为目标神经元，并将目标神经元的冲突次数加1；根据所有训练轮次下冲突次数从高到底的顺序移除图像处理模型的神经元，至图像处理模型达到剪枝稀疏度要求，得到剪枝图像处理模型并训练。降低图像处理模型的参数规模和计算复杂度，提升模型训练效率以及图像处理效率。