腾讯美国有限责任公司蒋薇获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯美国有限责任公司申请的专利压缩神经网络模型的方法、计算机系统以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：CN113052309B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202011448780.8，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权压缩神经网络模型的方法、计算机系统以及存储介质是由蒋薇;王炜;刘杉设计研发完成，并于2020-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本压缩神经网络模型的方法、计算机系统以及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种压缩神经网络模型的方法、计算机系统以及存储介质。所述方法包括：对与权重系数集对应的多维张量进行重塑，所述权重系数集与神经网络相关联。从该权重系数集中识别权重系数子集。根据识别的权重系数子集，压缩神经网络的模型。
本发明授权压缩神经网络模型的方法、计算机系统以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种压缩神经网络模型的方法，其特征在于，包括： 对于深度神经网络模型中的每个网络层，将具有第一维度的权重张量重塑为具有第二维度的重塑权重张量，所述第二维度小于所述第一维度；其中，所述重塑权重张量是基于输入通道数量ci、输出通道数量co和重塑所述权重张量所沿的k轴确定的大小为（ci，co，k）的3D权重张量，k=k1·k2·k3，其中参数k1、k2和k3分别对应于高度轴、重量轴和深度轴的卷积核的大小，ci，co，k1，k2，k3为大于或等于1的整数； 对于深度神经网络模型中的该网络层，将所述重塑权重张量分区成多个块； 对于深度神经网络模型中的该网络层，对每个所述块内的权重系数进行平均得到每个块的权重系数均值，并计算每个所述块的量化误差； 对于深度神经网络模型中的该网络层，根据每个所述块的量化误差对所有所述块进行升序排序； 对于深度神经网络模型中的该网络层，将位于顶部的rt块中的每个块内的权重系数设置为该块的权重系数均值，并将量化掩码中的对应项设置为1，以产生量化的权重系数和对应的量化掩码；其中，rt是预设量化比率； 基于与所述量化的权重系数相关联的梯度和量化掩码，使用反向传播机制更新剩余非固定权重系数中的至少一个非固定权重系数； 对所述深度神经网络模型中的每一网络层进行分开压缩，其中，所述深度神经网络模型的每个网络层的输入数据和输出数据是4D张量，所述4D张量是视频片段或图像。
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