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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利模型优化方法、装置、计算机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：CN116306887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310268747.4，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权模型优化方法、装置、计算机设备和存储介质是由许啸;王雪霏;旷亚和设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型优化方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种模型优化方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能技术领域、信息安全领域。该方法包括：根据测试样本集，确定包含测试模型中各神经元的覆盖信息的神经元覆盖模式序列；基于神经元覆盖模式序列，确定测试模型的网络模型层级价值以及测试模型中每一神经元的神经元价值特征和神经元关联价值特征；根据神经元价值特征和神经元关联价值特征，对冗余神经元进行删除；根据网络模型层级价值，对测试模型中的冗余网络结构进行删除，得到优化后的测试模型。采用本方法，实现对测试模型进行优化，提高模型优化的精度。

本发明授权模型优化方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型优化方法，其特征在于，所述方法包括： 根据测试样本集，确定包含测试模型中各神经元的覆盖信息的神经元覆盖模式序列，所述测试样本集中包含多个测试样本，每一测试样本中的样本数据为视频数据；所述测试模型为多模态神经网络模型，包括早期融合模型、晚期融合模型或混合融合模型； 基于神经元覆盖模式序列，确定所述测试模型的网络模型层级价值以及所述测试模型中每一所述神经元的神经元价值特征和神经元关联价值特征； 根据所述神经元价值特征和所述神经元关联价值特征，对冗余神经元进行删除； 根据所述网络模型层级价值，对所述测试模型中的冗余网络结构进行删除，得到优化后的测试模型，其中，所述优化后的测试模型用于对视频数据进行分类识别和预测； 所述基于神经元覆盖模式序列，确定所述测试模型中每一所述神经元的神经元价值特征，包括：根据各所述神经元针对所有所述测试样本的所述神经元覆盖模式与所述测试样本的总数的比值，确定所述神经元价值特征； 或者，所述测试模型的每一网络结构包含多个神经元，根据各所述神经元的输出值，计算各所述神经元中每两个所述神经元的皮尔森相关系数；根据所述皮尔森相关系数与第二阈值的比对结果，确定每一所述神经元与其他神经元之间的神经元关联价值特征； 或者，所述测试模型包含多层网络结构；将所述神经元价值特征高于第三阈值的神经元确定为高价值神经元；根据每层所述网络结构中所述高价值神经元的占比，确定所述网络模型层级价值。

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