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龙图腾网获悉百度时代网络技术(北京)有限公司申请的专利模型压缩方法、装置、电子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：CN116306881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310180432.4，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权模型压缩方法、装置、电子设备及存储介质是由李泽政;杨歌;梁津设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型压缩方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型压缩方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及深度学习、模型量化等人工智能领域。包括：获取待压缩模型中的各个模型参数及目标数据位宽；将各个模型参数由小到大依次排序，以获取第一排序结果；基于目标数据位宽对应的数据范围内包含的数据量，将第一排序结果进行均匀划分，以获取与数据量相同的多个第一集合；确定每个第一集合对应的第一量化参数；基于每个第一集合对应的第一量化参数，对每个第一集合中的模型参数进行量化，以获取压缩后的模型。由此，提高了量化准确度，在减少压缩后的模型的计算损失的情况下，降低了压缩后的模型占用的计算资源和存储空间，提高了压缩后的模型的计算速度和效率。

本发明授权模型压缩方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型压缩方法，包括： 获取待压缩模型中的各个模型参数及所述模型参数对应的目标数据位宽； 将所述各个模型参数由小到大依次排序，以获取第一排序结果； 基于所述目标数据位宽对应的数据范围内包含的数据量，将所述第一排序结果进行均匀划分，以获取与所述数据量相同的多个第一集合； 确定每个所述第一集合对应的第一量化参数，其中，第一集合i中包含的模型参数，大于第一集合j中包含的模型参数，且第一集合i对应的第一量化参数大于第一集合j对应的第一量化参数，i与j为不同的值； 基于每个所述第一集合对应的第一量化参数，对每个所述第一集合中的模型参数进行量化，以获取压缩后的模型； 所述方法，还包括： 获取与所述待压缩模型的任务类型对应的多组初始样本数据，所述待压缩模型的任务类型为以下任一项：图像分类、目标检测、图像分割、语音识别、机器翻译； 对每组所述初始样本数据进行量化，以获取每组所述初始样本数据对应的量化样本数据； 根据每组所述初始样本数据及对应的所述量化样本数据，确定每组所述初始样本数据对应的量化损失； 根据对应的量化损失最小的一组目标样本数据，确定各个数据分界点； 基于所述目标数据位宽，确定每组相邻的两个数据分界点间的数据对应的第二量化参数，其中，第m组相邻的两个数据分界点间的数据，大于第n组相邻的两个数据分界点间的数据，且所述第m组相邻的两个数据分界点间的数据对应的第二量化参数大于所述第n组相邻的两个数据分界点间的数据对应的第二量化参数，m与n为不同的值。

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