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      阿里巴巴新加坡控股有限公司劉力獲國家專利權

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      龍圖騰網獲悉阿里巴巴新加坡控股有限公司申請的專利網絡模型的訓練與搜索方法、設備及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:CN115017789B

      龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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:202110236729.9,技術領域涉及:G06F30/27;該發明授權網絡模型的訓練與搜索方法、設備及存儲介質是由劉力;謝宏偉;黃慶樂;王兵;卿泉;王剛設計研發完成,并于2021-03-03向國家知識產權局提交的專利申請。

      網絡模型的訓練與搜索方法、設備及存儲介質在說明書摘要公布了:本申請實施例提供一種網絡模型的訓練與搜索方法、設備及存儲介質。在本申請實施例中,提出一種分塊設計的知識蒸餾框架,可在保證模型大小的情況下,以參考神經網絡模型為指導,并結合自動搜索技術充分挖掘網絡模型的學習能力,使得搜索到的目標神經網絡模型能夠充分學習參考神經網絡模型的先驗信息,指導性地搜索出高性能,輕量化的網絡結構,提升搜索到的目標神經網絡模型的性能。

      本發明授權網絡模型的訓練與搜索方法、設備及存儲介質在權利要求書中公布了:1.一種網絡模型的訓練方法,其特征在于,包括: 接收模型需求描述信息,所述模型需求描述信息中包括指定使用的參考神經網絡模型和指定的目標神經網絡模型的模型大小; 將所述參考神經網絡模型切分為N個參考模塊,針對所述N個參考模塊對應生成N個目標模塊,以得到初始神經網絡模型,N是大于等于2的整數; 將樣本圖像分別輸入所述參考神經網絡模型和所述初始神經網絡模型進行處理,以得到所述N個參考模塊和所述N個目標模塊的輸出結果;其中,得到所述N個目標模塊的輸出結果的步驟包括:對所述N個目標模塊中的非首個目標模塊,對前一目標模塊及對應的前一參考模塊的輸出結果進行加權求和;將加權求和結果作為所述非首個目標模塊的輸入進行處理,以得到所述非首個目標模塊的輸出結果; 以所述模型大小為約束條件,基于所述N個參考模塊和所述N個目標模塊的輸出結果,對所述N個目標模塊進行聯合訓練,直到滿足設定的停止條件,以得到目標神經網絡模型。

      如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人阿里巴巴新加坡控股有限公司,其通訊地址為:新加坡珊頓道8號AXA大廈45層01室;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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