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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种基于端边云协同的深度神经网络分类方法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：CN116091841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310173583.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于端边云协同的深度神经网络分类方法是由高凯;李栋;王义;陈益强设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于端边云协同的深度神经网络分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于端边云协同的深度神经网络分类方法，其获取经训练的多出口分类模型；根据端设备、边缘设备、云设备上可用的CPU、内存、网络带宽对经训练的多出口分类模型进行在线动态分区以确定使端边云协同推理的总的处理时延期望最小化的协同推理策略，多出口分类模型的任一出口模块进行提前分类预测的结果未达标时，该出口模块启动最优出口预测以从下游的出口模块和预测层中确定最有可能使分类预测的结果达标的最优出口，并指示下一次的分类预测跳跃至最优出口执行。

本发明授权一种基于端边云协同的深度神经网络分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的多出口分类系统，该系统用于对图像或者文本进行分类，其特征在于，包括： 深度神经网络，包括多个网络层和预测层，所述预测层用于根据最后一个网络层的输出进行分类预测；以及 多个出口模块，每个出口模块分别与除最后一个网络层之外的一个网络层相对应并基于该网络层的输出进行提前分类预测，每个出口模块包括： 用于根据当前出口模块所对应的网络层的输出提取中间特征的中间特征提取器； 用于根据所述中间特征进行提前分类预测以得到提前分类预测的结果的中间分类器； 用于校验提前分类预测的结果是否达标并在达标时指示从当前出口模块退出分类预测且基于提前分类预测的结果确定最终的分类结果的退出校验器； 用于在提前分类预测的结果未达标时根据当前出口模块提取的中间特征确定最优出口以指示下一次的分类预测跳跃至最优出口执行的出口预测器； 用于对从前一执行提前分类预测的出口模块得到的历史记忆信息与当前出口模块的分类器输出的提前分类预测的结果进行聚合处理以得到聚合的提前分类结果的聚合器，其中，历史记忆信息为前一执行提前分类预测的出口模块得到的聚合的提前分类结果， 其中，所述退出校验器是校验聚合的提前分类结果是否达标并在达标时指示从当前出口模块退出分类预测且基于聚合的提前分类预测的结果确定最终的分类结果； 在任一出口模块进行提前分类预测的结果未达标时，该出口模块启动最优出口预测以从下游的出口模块和预测层中确定最有可能使分类预测的结果达标的最优出口，并指示下一次的分类预测跳跃至最优出口执行。

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