杭州海康威视数字技术股份有限公司何映材获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利卷积神经网络模型的优化方法、装置、设备及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：CN116992924B 。
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：202211413047.1，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权卷积神经网络模型的优化方法、装置、设备及存储介质是由何映材;叶挺群;颜奉丽设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本卷积神经网络模型的优化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种卷积神经网络模型的优化方法、装置、设备及存储介质，涉及卷积神经网络算法部署技术领域。该方法包括：获取待优化的卷积神经网络模型，待优化的卷积神经网络模型包括第一卷积层；根据第一卷积层对应的通道的初始权重，确定第一卷积层的参考权重，并将参考权重写入第一卷积层对应的每个通道中；根据参考权重、以及第一卷积层对应的每个通道的初始权重，确定第一卷积层对应的每个通道的缩放系数；根据第一卷积层对应的每个通道的缩放系数，在第一卷积层之后增加第一缩放层，得到优化后的卷积神经网络模型。该方法适用于卷积神经网络模型的部署过程中，用于优化卷积神经网络模型。
本发明授权卷积神经网络模型的优化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卷积神经网络模型的优化方法，所述卷积神经网络模型的输入样本和卷积神经网络模型具有对应关系，所述输入样本的形式为图像，其特征在于，所述方法包括： 获取待优化的卷积神经网络模型，所述待优化的卷积神经网络模型包括第一卷积层; 所述第一卷积层包括至少一个卷积核，所述卷积核用于对所述输入样本的进行卷积计算； 根据第一卷积层对应的通道的初始权重，确定所述第一卷积层的参考权重，并将所述参考权重写入所述第一卷积层对应的每个通道中；所述参考权重用于代表所述第一卷积层的每个通道的初始权重； 根据所述参考权重、以及所述第一卷积层对应的每个通道的初始权重，确定所述第一卷积层对应的每个通道的缩放系数； 根据所述第一卷积层对应的每个通道的缩放系数，在所述第一卷积层之后增加第一缩放层，得到优化后的卷积神经网络模型；所述第一缩放层用于还原写入所述参考权重的所述第一卷积层的卷积计算结果。
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