阿里巴巴新加坡控股有限公司刘力获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴新加坡控股有限公司申请的专利网络模型的训练与搜索方法、设备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：CN115017789B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202110236729.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权网络模型的训练与搜索方法、设备及存储介质是由刘力;谢宏伟;黄庆乐;王兵;卿泉;王刚设计研发完成，并于2021-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本网络模型的训练与搜索方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种网络模型的训练与搜索方法、设备及存储介质。在本申请实施例中，提出一种分块设计的知识蒸馏框架，可在保证模型大小的情况下，以参考神经网络模型为指导，并结合自动搜索技术充分挖掘网络模型的学习能力，使得搜索到的目标神经网络模型能够充分学习参考神经网络模型的先验信息，指导性地搜索出高性能，轻量化的网络结构，提升搜索到的目标神经网络模型的性能。
本发明授权网络模型的训练与搜索方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 接收模型需求描述信息，所述模型需求描述信息中包括指定使用的参考神经网络模型和指定的目标神经网络模型的模型大小； 将所述参考神经网络模型切分为N个参考模块，针对所述N个参考模块对应生成N个目标模块，以得到初始神经网络模型，N是大于等于2的整数； 将样本图像分别输入所述参考神经网络模型和所述初始神经网络模型进行处理，以得到所述N个参考模块和所述N个目标模块的输出结果；其中，得到所述N个目标模块的输出结果的步骤包括：对所述N个目标模块中的非首个目标模块，对前一目标模块及对应的前一参考模块的输出结果进行加权求和；将加权求和结果作为所述非首个目标模块的输入进行处理，以得到所述非首个目标模块的输出结果； 以所述模型大小为约束条件，基于所述N个参考模块和所述N个目标模块的输出结果，对所述N个目标模块进行联合训练，直到满足设定的停止条件，以得到目标神经网络模型。
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