阿里巴巴(中国)有限公司李陈浩文获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利一种神经网络模型的量化方法、数据处理方法及相关装置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：CN116562345B 。
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：202310640797.0，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权一种神经网络模型的量化方法、数据处理方法及相关装置是由李陈浩文;鲁路;冯博;陈洛宇;薛盛可设计研发完成，并于2023-05-31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方法、数据处理方法及相关装置在说明书摘要公布了：本说明书实施方式提供了一种神经网络模型的量化方法、数据处理方法及相关装置，通过在原始损失函数中引入正则化项，以最小化损失函数为目标函数，以优化期望为约束条件，在多次迭代过程中，将所述多个第一权重中的部分第一权重稀疏为第二权重的方式，在保障目标神经网络模型的损失函数和正则化项之和最小的情况下，实现了将部分第一权重稀疏为第二权重的目的，从而使得目标神经网络模型可以兼顾运行效率和计算精度，即在扩展目标神经网络模型可以应用的场景的基础上，保障了目标神经网络模型具有良好的精度。
本发明授权一种神经网络模型的量化方法、数据处理方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的量化方法，其特征在于，包括： 获取经过目标数据训练的神经网络模型，所述目标数据包括图像数据和或语音数据； 对所述神经网络模型的权重进行量化训练，以获得多个第一权重；所述第一权重以整型格式表示； 以最小化损失函数为目标函数，以优化期望为约束条件，在多次迭代过程中，将所述多个第一权重中的部分第一权重稀疏为第二权重，以获得目标神经网络模型，所述第一权重的精度大于所述第二权重的精度；所述目标神经网络模型用于基于输入的语音和或图像得到处理结果； 所述损失函数包括正则化项，所述损失函数用于表征所述神经网络模型的性能，所述正则化项包括将所述第一权重稀疏为所述第二权重时的惩罚规则，所述优化期望包括所述神经网络模型中，所述第二权重的数量占总权重数量的比值。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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