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      深圳前海微眾銀行股份有限公司張?zhí)煸カ@國家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳前海微眾銀行股份有限公司申請的專利神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN111967598B

      龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202010851974.6,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06N3/0495;該發(fā)明授權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)是由張?zhí)煸?范力欣;吳錦和設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2020-08-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì),所述方法包括:對待壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核進(jìn)行池化操作,得到所述卷積核對應(yīng)的池化值;將所述池化值進(jìn)行整型量化操作得到整型值;將所述卷積核中對應(yīng)整型值為目標(biāo)值的卷積核進(jìn)行裁剪以對所述待壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行壓縮。本發(fā)明減輕了設(shè)備運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時的負(fù)擔(dān),從而使得算力有限的邊緣設(shè)備也能夠運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      本發(fā)明授權(quán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法,其特征在于,所述方法應(yīng)用于參與聯(lián)邦學(xué)習(xí)的參與方,所述方法包括以下步驟: 獲取本輪聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型更新的基準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其中,所述基準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括私有網(wǎng)絡(luò)和公共網(wǎng)絡(luò); 對所述基準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行復(fù)制得到網(wǎng)絡(luò)副本,并將所述網(wǎng)絡(luò)副本中的私有網(wǎng)絡(luò)作為待壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 對所述待壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積核中的模型參數(shù)進(jìn)行池化操作,得到所述卷積核對應(yīng)的池化值; 將所述池化值進(jìn)行整型量化操作得到整型值; 將所述卷積核中對應(yīng)整型值為目標(biāo)值的卷積核進(jìn)行裁剪以對所述待壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行壓縮; 將包含壓縮后的待壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)副本作為壓縮網(wǎng)絡(luò),并采用所述壓縮網(wǎng)絡(luò)參與本輪聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型更新得到更新后的壓縮網(wǎng)絡(luò); 采用更新后的壓縮網(wǎng)絡(luò)中的模型參數(shù)對所述基準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的模型參數(shù)進(jìn)行更新,以完成本輪聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型更新; 當(dāng)檢測到更新后的基準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滿足預(yù)設(shè)模型條件時,將更新后的基準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 將待分類圖像數(shù)據(jù)輸入所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類處理,得到所述待分類圖像數(shù)據(jù)的分類結(jié)果; 所述目標(biāo)值為預(yù)設(shè)第一數(shù)值,所述將所述池化值進(jìn)行整型量化操作得到整型值的步驟包括: 檢測所述池化值是否大于零; 若所述池化值小于或等于零,則將所述預(yù)設(shè)第一數(shù)值作為所述池化值對應(yīng)的整型值; 若所述池化值大于零,則將預(yù)設(shè)第二數(shù)值作為所述池化值對應(yīng)的整型值。

      如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人深圳前海微眾銀行股份有限公司,其通訊地址為:518000 廣東省深圳市前海深港合作區(qū)前灣一路1號A棟201室(入駐深圳市前海商務(wù)秘書有限公司);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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