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龙图腾网获悉北京安博通科技股份有限公司申请的专利一种深度神经网络推理加速方法及系统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：CN120893499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511037225.9，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种深度神经网络推理加速方法及系统是由钟竹;薛洪亮;臧家璇设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度神经网络推理加速方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种深度神经网络推理加速方法及系统，涉及深度学习技术领域，包括基于预设数据集构建初始推理加速模型；根据局部敏感哈希技术检测初始推理加速模型中任一层的神经元的稀疏程度，根据稀疏程度动态调整神经元的激活阈值；基于贝叶斯优化算法，对动态调整激活阈值后的初始推理加速模型进行剪枝操作，得到目标推理加速模型；利用目标推理加速模型执行图像分类任务，以通过目标推理加速模型输出推理结果。本申请通过动态调整神经元激活阈值和分层剪枝策略，结合局部敏感哈希技术及贝叶斯优化，实现深度神经网络在边缘计算设备上的高效推理加速，同时最小化对模型精度的影响，提升模型在低功耗条件下的推理性能和实用性。

本发明授权一种深度神经网络推理加速方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络推理加速方法，其特征在于，包括： 基于预设数据集构建初始推理加速模型；所述预设数据集包括图像数据； 根据局部敏感哈希技术检测所述初始推理加速模型中任一层的神经元的稀疏程度，根据所述稀疏程度动态调整神经元的激活阈值；所述激活阈值用于确定执行图像分类任务时被激活的神经元； 基于贝叶斯优化算法，对动态调整激活阈值后的所述初始推理加速模型进行剪枝操作，得到目标推理加速模型；所述目标推理加速模型的模型精度大于预设值； 利用所述目标推理加速模型执行图像分类任务，以通过所述目标推理加速模型输出推理结果； 其中，根据局部敏感哈希技术检测所述初始推理加速模型中任一层的神经元的稀疏程度的步骤包括： 采用随机投影的方法构造哈希函数族，生成与所述初始推理加速模型中任一层的神经元输出向量对应的多个随机向量； 计算神经元的输出向量与所述随机向量的点积，根据点积结果的符号生成哈希码； 比较不同神经元输出向量对应的哈希码的相似性，将满足第一预设要求的神经元确定为具有稀疏性的神经元； 根据所述稀疏程度动态调整神经元的激活阈值的步骤包括： 确定初始激活阈值，所述初始激活阈值为具有稀疏性的神经元的输出平均值与预设倍数的乘积； 利用损失函数计算初始激活阈值对应的目标梯度； 根据梯度下降法，以所述目标梯度对应的激活阈值更新所述初始激活阈值。

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