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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利神经网络模型的压缩方法、设备和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：CN114282670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210044856.3，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络模型的压缩方法、设备和存储介质是由陈毅;谢群义;徐杨柳;钦夏孟;章成全;姚锟设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的压缩方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种神经网络模型的压缩方法、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于图像处理等场景。具体实现方案为：在对初始神经网络模型进行压缩的过程中，结合初始神经网络模型中各层神经网络的剪枝比例，对各层神经网络分别进行剪枝处理，以得到中间神经网络模型，并基于训练数据对中间神经网络模型进行训练，并对训练后的所述中间神经网络模型进行量化，以及结合训练数据对量化后的中间神经网络模型进行训练，以得到最终的目标神经网络模型。由此，在保证神经网络模型的性能的情况下，节省了计算资源、存储和硬件资源等。

本发明授权神经网络模型的压缩方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的压缩方法，包括： 获取初始神经网络模型以及对应的训练数据，其中，所述初始神经网络模型包括多层神经网络，所述训练数据包括图像或视频； 获取对所述初始神经网络模型进行剪枝时，所述初始神经网络模型所允许的目标精度损失； 获取每一层神经网络剪枝不同的多个比例给所述初始神经网络模型带来的第一精度损失； 针对每一层神经网络，从当前层神经网络所对应的多个第一精度损失中，确定出第二精度损失以及第三精度损失，其中，所述第二精度损失为小于所述目标精度损失，且与所述目标精度损失差值最小的第一精度损失，所述第三精度损失为大于所述目标精度损失，且与所述目标精度损失差值最小的第一精度损失； 获取与所述第二精度损失对应的目标比例； 根据所述目标比例、所述第二精度损失、所述目标精度损失和所述第三精度损失，确定所述当前层神经网络所对应的剪枝比例； 根据所述剪枝比例，对各层神经网络分别进行剪枝处理，以得到中间神经网络模型； 根据所述训练数据，对所述中间神经网络模型进行训练； 对训练后的所述中间神经网络模型进行量化； 基于所述训练数据对量化后的中间神经网络模型进行训练，以得到目标神经网络模型。

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