恭喜创新先进技术有限公司林建滨获国家专利权
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龙图腾网恭喜创新先进技术有限公司申请的专利神经网络模型的优化处理方法及装置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：CN110163341B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：201910275085.7，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络模型的优化处理方法及装置是由林建滨设计研发完成，并于2019-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络模型的优化处理方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种神经网络模型的优化处理方法及装置。该方法包括基于神经网络模型中各层的神经元个数，确定神经网络模型的至少一个目标优化层；针对至少一个目标优化层中的每个目标优化层，在目标优化层和目标优化层的上层之间加入虚拟层，虚拟层的神经元分别与目标优化层的神经元和目标优化层的上层的神经元连接，其中，虚拟层的加入使目标优化层和目标优化层的上层之间的连接数减少；对加入虚拟层后的神经网络模型进行训练，得到优化后的神经网络模型。该装置包括目标优化层确定单元、虚拟层加入单元和模型训练单元。基于数学上证明等价的无损压缩方式，有效地对神经网络模型进行压缩，减少了模型在训练和使用时的参数量，节省存储空间。
本发明授权神经网络模型的优化处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于计算设备实现的神经网络模型的模型压缩方法，所述神经网络模型包括应用于图像或语音处理的神经网络模型，所述模型压缩方法包括：基于神经网络模型中的各层的神经元个数，确定神经网络模型的至少一个目标优化层；针对所述至少一个目标优化层中的每个目标优化层，在该目标优化层和该目标优化层的上层之间加入虚拟层，所述虚拟层的神经元分别与该目标优化层的神经元和该目标优化层的上层的神经元全连接，其中，所加入的虚拟层的神经元个数使得该目标优化层和该目标优化层的上层之间的连接数减少；对加入虚拟层后的神经网络模型进行训练，以得到优化后的神经网络模型；以及将优化后的神经网络模型存储在移动设备中。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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