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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利神经网络的压缩方法和装置、设备、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：CN114154634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202111311435.4，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络的压缩方法和装置、设备、介质是由洪文静;李皈颖;杨鹏;唐珂设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络的压缩方法和装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本实施例提供一种神经网络的压缩方法和装置、设备、介质，属于计算机应用技术领域。该方法包括：获取在硬件上运行的预设神经网络；对所述预设神经网络进行压缩处理，以生成至少两个第一压缩神经网络；获取每一所述第一压缩神经网络对应于所述硬件的硬件性能指标；计算所述预设神经网络的第一准确率和每一所述第一压缩神经网络的第二准确率；根据所述硬件性能指标、所述第一准确率、多个所述第二准确率对多个所述第一压缩神经网络进行初步筛选，得到初始神经网络集；根据预设条件对所述初始神经网络集进行二次筛选，得到目标压缩神经网络。根据硬件性能指标和准确率来指导神经网络的压缩，能够实现神经网络在多种硬件上的快速部署。

本发明授权神经网络的压缩方法和装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的压缩方法，其特征在于，包括： 获取在硬件上运行的预设神经网络； 对所述预设神经网络进行压缩处理，以生成至少两个第一压缩神经网络； 获取每一所述第一压缩神经网络对应于所述硬件的硬件性能指标； 计算所述预设神经网络的第一准确率和每一所述第一压缩神经网络的第二准确率； 根据所述硬件性能指标、所述第一准确率、多个所述第二准确率对多个所述第一压缩神经网络进行初步筛选，得到初始神经网络集； 根据预设条件对所述初始神经网络集进行二次筛选，得到目标压缩神经网络； 所述根据所述硬件性能指标、所述第一准确率、多个所述第二准确率对所述第一压缩神经网络进行初步筛选，得到初始神经网络集，包括： 根据所述预设神经网络的第一准确率、每一所述第一压缩神经网络的第二准确率和预设的约束参数建立每一所述第一压缩神经网络的准确率约束条件； 若满足所述准确率约束条件的第一压缩神经网络的个数小于预设阈值，则根据每一所述第一压缩神经网络的准确率约束条件和每一所述第一压缩神经网络的第二准确率，对多个所述第一压缩神经网络进行排序，以得到一次排序后的第一压缩神经网络，根据预设的策略对一次排序后的所述第一压缩神经网络进行初步筛选，以得到初始神经网络集； 若满足所述准确率约束条件的第一压缩神经网络的个数大于或等于所述预设阈值，则根据每一所述第一压缩神经网络的硬件性能指标和每一所述第一压缩神经网络的第二准确率，对多个所述第一压缩神经网络进行分组处理，以得到第一分组和第二分组，根据预设的第一选择策略从所述第一分组中获取第一分组压缩网络，并根据预设的第二选择策略从所述第二分组中获取第二分组压缩网络，将第一分组压缩网络和第二分组压缩网络作为初始神经网络集。

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