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龙图腾网获悉中兴通讯股份有限公司申请的专利神经网络的生成方法、设备及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：CN113837374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202010581487.2，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权神经网络的生成方法、设备及计算机可读存储介质是由裘瑞涛;杨玺坤;骆庆开;韩炳涛;王永成;屠要峰设计研发完成，并于2020-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络的生成方法、设备及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的生成方法、设备及计算机可读储存介质，其中，神经网络的生成方法通过获取最优微单元，利用该最优微单元构建第一网络，使第一网络具有足够强大的性能，能够满足实际应用需求；利用预设的训练数据集对第一网络进行训练，得到第二网络，并建立第三网络，其中第三网络的微单元数目小于第二网络的微单元数目，利用第二网络分别训练所有第三网络的各个微单元，根据经过训练的第三网络的微单元可构建得到神经网络模型，这样所有第三网络的微单元功能都对应于第二网络的功能，相对于传统的逐个训练微单元的方法，能够减少训练数量，可有效降低算力需求，从而降低生成神经网络模型的代价。

本发明授权神经网络的生成方法、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的生成方法，由计算机执行，所述方法包括： 获取最优微单元，根据所述最优微单元构建第一网络； 利用预设的训练数据集训练所述第一网络，得到第二网络；所述训练数据集包括图片和语音数据中至少一种； 构建多个第三网络，并利用所述第二网络训练所述第三网络的各个微单元，其中，所述第三网络的微单元数目少于所述第一网络的最优微单元数目；所述第三网络的各微单元并行训练；每个所述第三网络的微单元均对应所述第二网络上的不同局部态射； 将已完成训练的所述微单元和所述最优微单元进行多种组合，得到全尺寸的神经网络模型； 利用预设的测试数据集对全尺寸的神经网络模型中每个所述神经网络模型进行测试，获取每个所述神经网络模型的测试准确率； 利用每个不同尺寸的所述神经网络模型在目标终端上分别执行相同的推理任务，获取每个所述神经网络模型的时延； 若目标神经网络模型的时延低于预设值且测试准确率为最佳值，则确定所述目标神经网络模型为所述目标神经网络。

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