中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团有限公司汤人杰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利数据分类方法、模型压缩方法、装置、设备及程序产品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：CN115510299B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202110634130.0，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权数据分类方法、模型压缩方法、装置、设备及程序产品是由汤人杰设计研发完成，并于2021-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本数据分类方法、模型压缩方法、装置、设备及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据分类方法、模型压缩方法、装置、设备及程序产品，该模型压缩方法包括：获取全局模型与本地数据，确定全局模型的输入维度，获取与全局模型相关的特征扩展模块，根据特征扩展模块对本地数据进行升维处理，得到与全局模型的输入维度相同的特征扩展数据，再确定初始本地模型，根据本地数据、特征扩展数据与全局模型对初始本地模型进行知识蒸馏，得到目标本地模型。本发明提出的模型压缩方法可以在模型压缩时，通过特征扩展模块在不丢失信息的前提下实现输入维度的匹配，提高了压缩模型的泛化能力。
本发明授权数据分类方法、模型压缩方法、装置、设备及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种模型压缩方法，其特征在于，所述模型压缩方法包括以下步骤： 获取全局模型及本地数据，确定所述全局模型的输入维度； 获取与所述全局模型相关的特征扩展模块，根据所述特征扩展模块对所述本地数据进行升维处理，得到与所述全局模型的输入维度相同的特征扩展数据； 获取初始本地模型，根据所述本地数据、所述特征扩展数据与所述全局模型对所述初始本地模型进行知识蒸馏，得到目标本地模型； 所述全局模型为全局教师模型，所述初始本地模型为初始本地学生模型，所述根据所述本地数据、所述特征扩展数据与所述全局模型对所述初始本地模型进行知识蒸馏，得到目标本地模型的步骤包括： 将所述本地数据分别输入经过所述本地数据训练后的本地教师模型和所述初始本地学生模型，再将所述特征扩展数据输入所述全局教师模型； 根据所述本地教师模型、所述初始本地学生模型和所述全局教师模型的输出计算第二联合损失函数； 根据所述第二联合损失函数训练所述初始本地学生模型，得到所述目标本地模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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