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龙图腾网获悉深圳市捷易科技有限公司申请的专利一种适应社区场景的网络模型微调方法、系统及设备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：CN117273165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202311214817.4，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种适应社区场景的网络模型微调方法、系统及设备是由韩运恒;徐震;陈长愿设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适应社区场景的网络模型微调方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种适应社区场景的网络模型微调方法、系统及设备，其方法包括对原有的社区场景网络模型进行模型预处理得到预处理的场景网络模型，基于获取的场景微调请求从相应的预处理的场景网络模型中筛选模型参数以得到微调原始数据集；根据微调原始数据集和获取的微调增量数据集构建微调辅助模型并接入原有的社区场景网络模型；将获取的场景信息参数输入原有的社区场景网络模型和微调辅助模型中进行训练；在训练至原有的社区场景网络模型和微调辅助模型收敛时，基于微调辅助模型的微调辅助参数对原有的社区场景网络模型进行微调以得到微调后的场景网络模型；本申请具有缩短社区场景的网络模型的模型训练周期，提高网络模型的微调效率的效果。

本发明授权一种适应社区场景的网络模型微调方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种适应社区场景的网络模型微调方法，其特征在于，包括： 对原有的社区场景网络模型进行模型预处理得到预处理的场景网络模型； 基于获取的场景微调请求，从所述预处理的场景网络模型中筛选出与所述场景微调请求对应的模型参数，得到微调原始数据集； 根据所述微调原始数据集和获取的微调增量数据集构建微调辅助模型；并将所述微调辅助模型接入所述原有的社区场景网络模型； 将获取的场景信息参数输入所述原有的社区场景网络模型和所述微调辅助模型中进行联合训练； 在训练至所述原有的社区场景网络模型和所述微调辅助模型收敛时，基于所述微调辅助模型的微调辅助参数对所述原有的社区场景网络模型进行微调以得到微调后的场景网络模型； 原有的社区场景网络模型包括社区场景图像；所述对原有的社区场景网络模型进行模型预处理得到预处理的场景网络模型，具体包括： 选取并识别原有的社区场景网络模型中的社区场景图像，并提取识别时产生的特征映射信息； 基于预设的图像选取精度将所述特征映射信息转化为固定位数的模型定点数； 在所述固定位数的模型定点数超过预设的定点数表达范围时，对所述原有的社区场景网络模型中的所有网络参数层进行统一量化位数的规则量化以得到预处理的场景网络模型； 或， 在所述固定位数的模型定点数未超过预设的定点数表达范围时，通过非规则量化方式确定所述原有的社区场景网络模型中的每一网络参数层的最大量化位数以得到预处理的场景网络模型； 所述将获取的场景信息参数输入所述原有的社区场景网络模型和所述微调辅助模型中进行训练之后，包括： 预设的学习率微调算法确定第i个迭代周期的学习率范围，其中i不小于1； 根据所述预设学习率微调算法调整所述原有的社区场景网络模型在不同迭代周期和或不同模型层次的学习率； 预设学习率微调算法由下式构成： 其中，和为第i个迭代周期的学习率范围，为当前迭代周期的迭代步数，且表示当前迭代周期，和表示不同模型层数的学习率的协调因子，表示网络模型第m层的相对位置，表示网络模型的总层数。

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