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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利神经网络压缩方法及其装置、电子设备、存储介质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：CN115238892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202210908835.1，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络压缩方法及其装置、电子设备、存储介质是由瞿晓阳;王健宗;陶伟设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络压缩方法及其装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种神经网络压缩方法及其装置、电子设备、存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：对目标神经网络进行量化处理得到多个第一压缩神经网络；对多个第一压缩神经网络进行训练得到备选网络序列；对备选网络序列进行压缩迭代处理，直至满足迭代结束条件；从备选网络序列中，选择至少一个优化压缩神经网络作为目标压缩神经网络。本申请实施例能够得到符合要求的神经网络压缩模型，有利于提高对于神经网络的压缩精度。

本发明授权神经网络压缩方法及其装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络压缩方法，其特征在于，包括： 对目标神经网络进行量化处理得到多个第一压缩神经网络，包括：随机改变目标神经网络的第一量化参数多次，得到与所述第一量化参数对应的多个第一压缩神经网络；其中，所述第一量化参数为从2位、4位和8位整数中选择的量化参数； 对所述多个第一压缩神经网络进行训练得到备选网络序列，包括：对所述多个第一压缩神经网络进行训练得到多个备选压缩神经网络；按照NAS指标由大到小的顺序对多个所述备选压缩神经网络进行排序，得到备选网络序列，其中，所述备选网络序列包括分别对应于所述多个第一压缩神经网络的多个备选压缩神经网络； 对所述备选网络序列进行压缩迭代处理，直至满足迭代结束条件； 从所述备选网络序列中，选择至少一个优化压缩神经网络作为目标压缩神经网络； 其中，所述压缩迭代处理包括： 获取各个所述备选压缩神经网络的神经网络结构搜索NAS指标，包括：对于每个所述备选压缩神经网络，将所述备选压缩神经网络输入到NAS指标模型中；获取所述NAS指标模型的峰值内存参数、容量参数、时延参数和精确度参数；基于所述NAS指标模型，根据所述峰值内存参数、所述容量参数、所述时延参数和所述精确度参数计算所述备选压缩神经网络的NAS指标；其中，所述峰值内存参数为每一层的输入张量与输出张量的内存占用之和的最大值； 对所述备选网络序列中所述NAS指标最小的所述备选压缩神经网络进行量化处理，得到多个第二压缩神经网络； 对所述多个第二压缩神经网络进行训练得到多个所述优化压缩神经网络； 将多个所述优化压缩神经网络添加到所述备选网络序列的最末端，以及将所述备选网络序列的最前端的所述备选压缩神经网络删除； 所述迭代结束条件为所述压缩迭代处理的次数达到预设迭代处理次数。

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