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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利神经网络模型的调整方法、装置、计算机可读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：CN115081624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210820863.8，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络模型的调整方法、装置、计算机可读存储介质是由瞿晓阳;王健宗;陶伟设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的调整方法、装置、计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络模型的调整方法、装置、计算机可读存储介质，其中，调整方法包括：获取测试数据，将所述测试数据输入至预设的第一神经网络模型，得到第一输出结果；从所述第一输出结果中获取第一可调整变量；获取所述第一可调整变量对应的第一目标输入数据；根据所述第一可调整变量、所述第一目标输入数据和预设的网络层调整规则对所述第一神经网络模型中的至少两个第一网络层进行调整，得到第二神经网络模型。根据本申请的技术方案，通过第一可调整变量、第一目标输入数据和网络层调整规则对神经网络模型的网络层进行调整，能够有效得到降低内存消耗量后的新的神经网络模型。

本发明授权神经网络模型的调整方法、装置、计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的调整方法，其特征在于，包括： 获取测试数据，将所述测试数据输入至预设的第一神经网络模型，得到第一输出结果； 从所述第一输出结果中获取第一可调整变量； 获取所述第一可调整变量对应的第一目标输入数据； 根据所述第一可调整变量、所述第一目标输入数据和预设的网络层调整规则对所述第一神经网络模型中的至少两个第一网络层进行调整，得到第二神经网络模型； 所述第二神经网络模型包括至少两个依次连接的第二网络层，在根据所述第一可调整变量、所述目标输入数据和预设的网络层调整规则对所述第一神经网络模型中的至少两个第一网络层进行调整，得到第二神经网络模型之后，还包括： 获取各个所述第二网络层对应的第三内存占用值； 从至少两个所述第二网络层中确定边界网络层，排序位于所述边界网络层之前的各个所述第二网络层对应的所述第三内存占用值之和与排序位于所述边界网络层之后的各个所述第二网络层对应的所述第三内存占用值之和的比值大于预设的第二门限值； 在所述从至少两个所述第二网络层中确定边界网络层之后，所述方法还包括： 获取待处理数据，将所述待处理数据输入至所述第二神经网络模型，得到第二输出结果，所述第二输出结果包括至少两个可选输出数据； 获取各个所述可选输出数据对应的可选输入数据； 从至少两个所述可选输出数据中获取目标输出数据，所述目标输出数据对应的网络输出层为排序位于所述边界网络层之前的所述第二网络层； 获取第三目标输入数据，所述第三目标输入数据为所述目标输出数据对应的输入数据； 对所述目标输出数据和所述第三目标输入数据进行数据合并处理，得到第二中间数据集； 根据预设的数据分类规则对所述第二中间数据集中的数据进行分类处理，得到第一中间数据和第二中间数据，所述第一中间数据的任务目标为IO任务，所述第二中间数据的任务目标为计算任务； 将存储设备划分为第一存储区域和第二存储区域，其中，所述存储设备用于运行所述第二神经网络模型； 将所述第一中间数据发送至所述第一存储区域执行输入输出IO操作； 将所述第二中间数据发送至所述第二存储区域执行数据运算操作。

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