上海商米科技集团股份有限公司;深圳米开朗基罗科技有限公司丁超获国家专利权
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龙图腾网获悉上海商米科技集团股份有限公司;深圳米开朗基罗科技有限公司申请的专利神经网络模型的压缩方法、压缩装置和部署方法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：CN116502682B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310486296.1，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络模型的压缩方法、压缩装置和部署方法是由丁超;林喆设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络模型的压缩方法、压缩装置和部署方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种神经网络模型的压缩方法、压缩装置和部署方法。其中压缩方法包括：获取训练好的第一神经网络模型；将训练数据输入第一神经网络模型得到第一输出结果和尾部特征，尾部特征为第一神经网络模型的最后一个卷积层的特征；将尾部特征拆分为K组特征，K为大于1的整数；根据K组特征训练K个子任务模型，K个子任务模型的输出特征与K组特征的损失函数小于第一预设阈值；将K个子任务模型替换第一神经网络模型中输出层之前的网络，得到压缩后的第二神经网络模型。本发明通过K个轻量化的子任务模型模拟第一神经网络模型的尾部特征，从而减少神经网络模型的参数和计算量，降低对计算资源和内存的要求。
本发明授权神经网络模型的压缩方法、压缩装置和部署方法在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的压缩方法，其特征在于，包括： 获取训练好的第一神经网络模型； 将人脸图像输入所述第一神经网络模型得到第一输出结果和尾部特征，所述尾部特征为所述第一神经网络模型的最后一个卷积层的特征，所述第一输出结果为人脸识别是否通过，所述尾部特征为所述人脸图像的对应的人脸特征； 将所述尾部特征拆分为K组特征，K为大于1的整数； 根据所述K组特征训练K个子任务模型，每个子任务模型被部署在一个边缘设备上，判断K个子任务模型中每个子任务模型的计算量是否小于第二预设阈值，如果是，对子任务模型进行迭代训练，直到所述K个子任务模型的输出特征与所述K组特征的损失函数小于第一预设阈值，所述第二预设阈值根据边缘设备的计算和存储资源确定； 将所述K个子任务模型替换所述第一神经网络模型中输出层之前的网络，得到压缩后的第二神经网络模型。
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