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龙图腾网获悉安徽寒武纪信息科技有限公司申请的专利一种神经网络模型的量化训练方法、装置及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：CN114692825B 。

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：202011645237.7，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权一种神经网络模型的量化训练方法、装置及设备是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2020-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型的量化训练方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种神经网络模型的量化训练方法、装置及设备，神经网络模型包括多个层，方法包括：在正向传播过程中，获取待量化层的第一输入数据和参数；分别对第一输入数据和参数进行量化，获得量化的第一输入数据和量化的第一参数；对量化的第一输入数据和量化的第一参数进行运算，获得第一输出数据；判断待量化层的前一层在反向传播时是否依赖第一输入数据；若是，保存第一输入数据。实施本申请实施例，通过不同的场景选择不同的量化方法，能够减少神经网络模型训练过程中的运算量，节省内存空间。

本发明授权一种神经网络模型的量化训练方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的量化训练方法，其特征在于，所述神经网络模型包括多个层，所述方法包括： 在正向传播过程中，获取待量化层的第一输入数据和参数； 分别对所述第一输入数据和所述参数进行量化，获得量化的第一输入数据和量化的第一参数； 对所述量化的第一输入数据和所述量化的第一参数进行运算，获得第一输出数据； 判断所述待量化层的前一层在反向传播时是否依赖所述第一输入数据； 若是，保存所述第一输入数据； 在所述保存所述第一输入数据之后，所述方法还包括： 在反向传播过程中，分别对所述待量化层的第二输入数据和所述参数进行量化，获得量化的第二输入数据和量化的第二参数；所述待量化层的第二输入数据包括所述第一输入数据； 对所述量化的第二输入数据和所述量化的第二参数进行运算，获得量化的第二输出数据和量化的第二参数的梯度； 对所述量化的第二输出数据和所述量化的第二参数的梯度进行反量化运算，获得第二输出数据和第二参数的梯度； 在获得所述待量化层的第二输出数据和第二参数的梯度之后，将所述量化的第二输入数据和所述量化的第二参数从内存中释放掉。

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