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龙图腾网恭喜山东极视角科技股份有限公司申请的专利一种深度神经网络加速推理方法、装置及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：CN119476356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510073434.2，技术领域涉及：G06N3/044；该发明授权一种深度神经网络加速推理方法、装置及存储介质是由何超;罗韵;徐雷;陈振杰设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度神经网络加速推理方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种深度神经网络加速推理方法、装置及存储介质。本申请方法包括：对标准数据集进行预处理，使用训练集训练深度神经网络模型；记录每层神经元或连接的权重分布以及L1范数；基于训练过程中记录的权重分布和L1范数，确定神经元或连接的重要性数值；按照预设比例剪除重要性数值低于预设的重要性阈值的神经元或连接，并在每次剪枝后动态调整深度神经网络模型的结构；确定量化位宽以及量化上下限值；对剪枝后的深度神经网络模型，基于量化位宽和量化上下限值，对权重和激活值进行假量化处理基于假量化后的结果，计算任务损失和量化误差损失，并更新全精度权重；使用联合损失函数优化模型参数。

本发明授权一种深度神经网络加速推理方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络加速推理方法，其特征在于，所述方法包括：确定与目标任务匹配的标准数据集，对所述标准数据集进行预处理，并划分为训练集、验证集和测试集；对于图像处理任务，所述预处理包括：旋转、缩放、平移、裁剪或翻转；对于时间序列类型的任务，所述预处理包括：添加噪声、时间扭曲或数据插值；对于文本类型的任务，所述预处理包括：同义词替换、随机删除或随机插入；构建深度神经网络模型，并使用所述训练集训练所述深度神经网络模型，对于图像处理任务，所述深度神经网络模型为卷积神经网络；对于时间序列类型的任务，所述深度神经网络模型为循环神经网络；对于数值特征的回归或分类任务，所述深度神经网络模型为多层感知机；使用所述验证集对所述深度神经网络模型进行验证，并记录每层神经元或连接的权重分布以及L1范数；基于训练过程中记录的权重分布和L1范数，确定所述神经元或连接的重要性数值；按照预设比例剪除重要性数值低于预设的重要性阈值的神经元或连接，并在每次剪枝后动态调整深度神经网络模型的结构；确定量化位宽以及量化上下限值；对剪枝后的深度神经网络模型，在前向传播过程中，基于量化位宽和量化上下限值，对权重和激活值进行假量化处理；在反向传播过程中，基于假量化后的结果，计算任务损失和量化误差损失，并更新全精度权重；使用联合损失函数优化模型参数，其中所述联合损失函数包括任务损失和量化误差损失。

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