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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利神经网络模型的训练方法、存储介质及电子设备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：CN113723161B 。

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：202110251322.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权神经网络模型的训练方法、存储介质及电子设备是由康洋设计研发完成，并于2021-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的训练方法、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络模型的训练方法、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：对神经网络模型训练过程时，对训练使用的数据进行量化操作，使用量化后的小比特数据进行神经网络模型的训练，为了保证神经网络模型的精度，在量化操作后的数据执行目标操作后，再对目标操作后输出的数据执行反量化操作，也就是说，在神经网络模型的量化训练过程中，在保证量化精度损失不大的情况下，可将神经网络模型容量下降至一定的数值，并且运行时的内存也会减少，减少数据搬运的同时可大大降低模型功耗，进而解决了现有技术中，在对神经网络模型进行训练的过程中需要的资源较多的技术问题。

本发明授权神经网络模型的训练方法、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的训练方法，其特征在于，包括： 根据人脸样本图片以及与之对应的关联点数据，得到第一数据类型的第一输入数值，其中，所述第一输入数值被设置为待训练的神经网络模型中的目标操作的输入数值，所述第一数据类型的所述第一输入数值占的比特数为第一比特数； 根据第二数据类型对应的最大取值和最小取值、以及所述第一输入数值的最大取值和最小取值，确定量化操作所使用的目标量化参数，包括：在所述第二数据类型对应的最大取值的绝对值与最小取值的绝对值相同的情况下，根据所述第二数据类型对应的最大取值和最小取值、以及所述第一输入数值的最大取值和最小取值，确定所述量化操作所使用的第一量化参数，其中，所述目标量化参数包括所述第一量化参数；在所述第二数据类型对应的最大取值的绝对值与最小取值的绝对值不同的情况下，根据所述第二数据类型对应的最大取值和最小取值、以及所述第一输入数值的最大取值和最小取值，确定所述量化操作所使用的第二量化参数，其中，所述目标量化参数包括所述第二量化参数，所述第一量化参数与所述第二量化参数不同； 使用所述目标量化参数对所述第一输入数值执行量化操作，得到所述第二数据类型的第二输入数值，其中，所述第二数据类型的所述第二输入数值占的比特数为第二比特数，所述第二比特数小于所述第一比特数； 对所述第二输入数值执行所述目标操作，得到所述第二数据类型的第一输出数值，所述第二数据类型的所述第一输出数值占的比特数为所述第二比特数； 对所述第一输出数值执行反量化操作，得到所述第一数据类型的第二输出数值，所述第一数据类型的所述第二输出数值占的比特数为所述第一比特数； 根据所述第二输出数值，对所述神经网络模型进行训练。

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