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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利权重动态优化方法、装置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：CN120597992B 。

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：202511106383.5，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权权重动态优化方法、装置及电子设备是由宗泽亮;张凯;李哲暘;谭文明;任烨设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本权重动态优化方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供权重动态优化方法、装置及电子设备。本申请实施例中，通过在知识蒸馏的每个训练周期下，先利用当前确定出的稀疏度稀疏化当前第一神经网络中的权重参数得到第二神经网络，之后再利用各训练样本和该第二神经网络进行知识蒸馏，这样通过在训练过程中耦合知识蒸馏和稀疏化形成了知识蒸馏与稀疏化动态协同优化的端到端训练框架，不仅能够弥补稀疏化带来的精度损失，以在实现模型压缩的基础上最大限度地减少精度损失，还能够避免由于将稀疏化和知识蒸馏进行分阶段训练带来的性能下降问题。

本发明授权权重动态优化方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种权重动态优化方法，其特征在于，所述方法至少应用于图像处理场景，所述图像处理场景至少包括图像分类场景、目标检测场景、图像分割场景、以及姿态估计场景，所述方法包括： 在当前训练周期下，基于当前训练周期的周期标识、以及稀疏度调整系数，确定所述稀疏度；其中，所述稀疏度调整系数是依赖于预设稀疏度和训练周期总数确定的；不同训练周期下确定的稀疏度不同，且若当前训练周期为首个训练周期，则第一神经网络为预训练神经网络，若当前训练周期为非首个训练周期，则第一神经网络为历史训练周期内对预训练神经网络进行知识蒸馏得到的网络； 基于所述稀疏度对当前第一神经网络中的权重参数进行稀疏化处理，得到第二神经网络；利用各训练样本和所述第二神经网络确定网络损失值； 基于所述网络损失值在第一神经网络中各权重参数的梯度，优化所述第一神经网络中的权重参数，得到第三神经网络； 若当前训练周期不为最后一个训练周期，则将所述第三神经网络作为下一训练周期的第一神经网络，并在下一训练周期作为当前训练周期时返回确定用于对当前第一神经网络的权重参数进行稀疏化的稀疏度的步骤； 若当前训练周期为最后一个训练周期，则利用预设稀疏度对第三神经网络的权重参数进行稀疏化处理，得到目标神经网络，目标神经网络用于在所述图像处理场景下基于输入的待处理图像数据进行图像处理。

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