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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利神经网络压缩方法、装置、设备及计算机可读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：CN111967598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202010851974.6，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络压缩方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由张天豫;范力欣;吴锦和设计研发完成，并于2020-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络压缩方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络压缩方法、装置、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：对待压缩神经网络中的卷积核进行池化操作，得到所述卷积核对应的池化值；将所述池化值进行整型量化操作得到整型值；将所述卷积核中对应整型值为目标值的卷积核进行裁剪以对所述待压缩神经网络进行压缩。本发明减轻了设备运行神经网络时的负担，从而使得算力有限的边缘设备也能够运行神经网络。

本发明授权神经网络压缩方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络压缩方法，其特征在于，所述方法应用于参与联邦学习的参与方，所述方法包括以下步骤： 获取本轮联邦学习模型更新的基准神经网络，其中，所述基准神经网络包括私有网络和公共网络； 对所述基准神经网络进行复制得到网络副本，并将所述网络副本中的私有网络作为待压缩神经网络； 对所述待压缩神经网络中卷积核中的模型参数进行池化操作，得到所述卷积核对应的池化值； 将所述池化值进行整型量化操作得到整型值； 将所述卷积核中对应整型值为目标值的卷积核进行裁剪以对所述待压缩神经网络进行压缩； 将包含压缩后的待压缩神经网络的网络副本作为压缩网络，并采用所述压缩网络参与本轮联邦学习模型更新得到更新后的压缩网络； 采用更新后的压缩网络中的模型参数对所述基准神经网络中的模型参数进行更新，以完成本轮联邦学习模型更新； 当检测到更新后的基准神经网络满足预设模型条件时，将更新后的基准神经网络作为目标神经网络； 将待分类图像数据输入所述目标神经网络进行分类处理，得到所述待分类图像数据的分类结果； 所述目标值为预设第一数值，所述将所述池化值进行整型量化操作得到整型值的步骤包括： 检测所述池化值是否大于零； 若所述池化值小于或等于零，则将所述预设第一数值作为所述池化值对应的整型值； 若所述池化值大于零，则将预设第二数值作为所述池化值对应的整型值。

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