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龙图腾网获悉浪潮电子信息产业股份有限公司申请的专利一种模型压缩方法、图像识别方法、产品、设备及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：CN119721168B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510229142.3，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种模型压缩方法、图像识别方法、产品、设备及介质是由尹文枫;董刚;曹其春;梁玲燕;杨宏斌设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型压缩方法、图像识别方法、产品、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型压缩方法、图像识别方法、产品、设备及介质，涉及数据处理领域，为解决模型压缩效果欠佳，无法很好地适配计算设备的问题，该方法包括利用各个卷积层的预测剪枝掩码向量对各个卷积层的输出通道进行剪枝操作；在当前次迭代中对各卷积层逐层执行量化操作；响应于当前次迭代满足结束条件，将所有卷积层均执行完量化操作后的压缩后模型作为目标模型部署在计算设备上。本发明能够在减少计算设备的存储和计算成本的同时，尽可能保留模型的精度，从而更好的适配计算设备的图像识别任务。

本发明授权一种模型压缩方法、图像识别方法、产品、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型压缩方法，其特征在于，包括： 确定预设模型的各个卷积层的预测剪枝掩码向量； 利用各个所述卷积层的预测剪枝掩码向量对各个所述卷积层的输出通道进行剪枝操作； 在当前次迭代中对各所述卷积层逐层执行量化操作，所述量化操作包括：确定当前卷积层在所述当前次迭代中的第一最高量化比特、第一最低量化比特和初始权重值，利用所述第一最高量化比特得到伪量化比特步长，基于所述伪量化比特步长、所述第一最高量化比特、所述第一最低量化比特对所述初始权重值进行量化，得到量化后权重值； 响应于所述当前次迭代满足结束条件，将所有所述卷积层均执行完所述量化操作后的压缩后模型作为目标模型部署在计算设备上，以使所述计算设备通过所述目标模型执行为自身分配的图像识别任务； 利用所述第一最高量化比特得到伪量化比特步长，基于所述伪量化比特步长、所述第一最高量化比特、所述第一最低量化比特对所述初始权重值进行量化，得到量化后权重值的过程包括： 利用所述第一最高量化比特对所述初始权重值进行量化，得到第一权重值； 利用所述第一最低量化比特对所述初始权重值进行量化，得到第二权重值； 利用所述伪量化比特步长对所述初始权重值进行量化，得到第三权重值； 根据所述第一权重值、所述第二权重值和所述第三权重值得到所述当前卷积层在当前次迭代的量化后权重值； 利用所述第一最高量化比特得到伪量化比特步长的过程包括： 利用第一关系式得到伪量化比特步长，所述第一关系式为； 其中，为所述伪量化比特步长，b2为所述第一最高量化比特，为量化步长。

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