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龙图腾网获悉澜起科技股份有限公司申请的专利用于压缩神经网络的方法和装置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：CN114519423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202011308961.0，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权用于压缩神经网络的方法和装置是由董祯;聂远飞;冯欢设计研发完成，并于2020-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于压缩神经网络的方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于压缩神经网络的方法和装置，其中该方法包括：获取待压缩神经网络，其包括J个待压缩运算层；对于第j个待压缩运算层使用Kj种不同的压缩率进行压缩，以生成Kj个运算支路；获取分别与Kj个运算支路对应的Kj个权重因子；使用Kj个运算支路替换待压缩运算层，产生替换后的神经网络；对替换后的神经网络进行前向传播，将Kj个运算支路的Kj个运算结果与Kj个权重因子进行加权求和作为第j个待压缩运算层的输出；对替换后的神经网络进行反向传播，基于替换后的神经网络相对于待压缩神经网络的模型损失计算Kj个权重因子的更新值；和对第j个待压缩运算层，将Kj个权重因子的更新值中最大者对应的运算支路确定为压缩后的第j个运算层。

本发明授权用于压缩神经网络的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种用于压缩神经网络的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待压缩神经网络，所述待压缩神经网络包括J个待压缩运算层，其中J为大于1的整数； 对于所述J个待压缩运算层中的第j个待压缩运算层使用K种不同的压缩率进行压缩，以生成K个运算支路，其中j和K均为整数，且1≤j≤J，K≥1； 对于所述第j个待压缩运算层，获取分别与K个运算支路对应的一组K个权重因子，所述K个权重因子具有分别的初始值； 对于所述第j个待压缩运算层，使用经该组所述K个权重因子加权的所述K个运算支路替换所述待压缩运算层，产生替换后的神经网络； 在预设数据集上对所述替换后的神经网络进行前向传播，其中，对于所述第j个待压缩运算层，将所述K个运算支路的K个运算结果与所述K个权重因子进行加权求和作为所述第j个待压缩运算层的输出； 在所述预设数据集上对所述替换后的神经网络进行反向传播，其中，对于所述第j个待压缩运算层，基于所述替换后的神经网络相对于所述待压缩神经网络的模型损失计算所述K个权重因子的更新值，其中所述模型损失包括损失函数项和性能指标项，所述损失函数项与所述待压缩神经网络的应用类型相关，所述性能指标项与所述待压缩神经网络待部署的硬件平台的硬件指标相关，并且所述待压缩神经网络待部署的硬件平台的硬件指标包括：存储空间、浮点运算次数、延迟或能量消耗；和 对所述第j个待压缩运算层，将所述K个权重因子的更新值中最大者对应的运算支路确定为压缩后的第j个运算层。

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