浙江大华技术股份有限公司周祥明获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利生成深度学习模型的方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115081613B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210563774.X，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权生成深度学习模型的方法、装置、电子设备及存储介质是由周祥明;殷俊;黄鹏;吴立设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本生成深度学习模型的方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种生成深度学习模型的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，方法包括：获取模型需求信息，该模型需求信息至少包括模型需求算力和模型任务；基于模型组件库中的多个模型组件，构建与模型需求算力匹配的N个深度学习模型架构，每个深度学习模型架构包括至少一个模型组件，N为大于0的整数；基于模型任务和N个深度学习模型架构，获得N个初始深度学习模型；基于N个初始深度学习模型，获得目标深度学习模型。本申请提高了深度学习模型的生成效率，便于高效地将深度学习模型投入线上使用。
本发明授权生成深度学习模型的方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种生成深度学习模型的方法，其特征在于，包括： 获取模型需求信息，所述模型需求信息至少包括模型需求算力和模型任务；其中，所述模型需求算力是指机器在运行深度学习模型时所需的算力，所述模型任务是指深度学习模型执行的任务； 执行多次模型构建操作，获得多个初始模型架构，其中，所述模型构建操作包括：基于模型组件库，执行至少一次组件筛选操作，基于所述至少一次组件筛选操作选择出的模型组件获得一个所述初始模型架构；从多个所述初始模型架构中，选择与所述模型需求算力匹配的N个初始模型架构，作为N个深度学习模型架构；每个所述深度学习模型架构包括至少一个所述模型组件，所述N为大于0的整数； 基于所述模型任务和N个所述深度学习模型架构，获得N个初始深度学习模型； 基于N个所述初始深度学习模型，获得目标深度学习模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大华技术股份有限公司，其通讯地址为：310053 浙江省杭州市滨江区滨安路1187号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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