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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利對象優化方法、裝置、計算機設備和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115115046B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210361815.7，技術領域涉及：G06N3/082；該發明授權對象優化方法、裝置、計算機設備和存儲介質是由賴文星設計研發完成，并于2022-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本對象優化方法、裝置、計算機設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種對象優化方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。所述方法包括：獲取目標對象，確定目標對象的目標部署環境；基于目標對象的對象數據、以及目標部署環境的環境數據，確定針對目標對象的至少一個優化目標；對于每一優化目標，按照與目標部署環境相適配的參數優化策略，對目標對象進行多路優化，得到符合優化目標的多個候選優化對象；獲取每一候選優化對象各自對應的對象參數，將對象參數符合對象參數篩選條件的候選優化對象，確定為目標對象的優化結果。采用本申請實施例方法，能夠實現基于目標部署環境的定制化優化，提高目標對象的優化效率。

本發明授權對象優化方法、裝置、計算機設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種對象優化方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標對象，確定所述目標對象的目標部署環境； 基于所述目標對象的對象數據、以及所述目標部署環境的環境數據，確定針對所述目標對象的至少一個優化目標； 對于每一所述優化目標，確定與所述目標部署環境相適配的層級參數優化策略；所述目標對象包括對象結構為多層次結構的多層級對象，所述參數優化策略包括各層級的層級參數優化策略； 按照所述多層級對象的層級順序、以及各層級的層級參數優化策略，對所述多層級對象的各層級參數進行多路優化，得到符合所述優化目標的多個候選優化對象；所述層級參數優化策略包括權重矩陣剪枝，表示在根據與參數修剪比例對應的模型迭代次數，對神經網絡模型進行多次迭代的過程中，按照所述參數修剪比例，在每次迭代時修剪掉所述神經網絡模型的一部分權重矩陣參數，以通過對所述神經網絡模型的多次迭代，完成一次權重矩陣剪枝； 獲取每一所述候選優化對象各自對應的對象參數，將所述對象參數符合對象參數篩選條件的候選優化對象，確定為所述目標對象的優化結果。

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