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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利模型优化方法、电子设备以及计算机可读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：CN116484937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310330198.9，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权模型优化方法、电子设备以及计算机可读存储介质是由王晓禅;王智设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型优化方法、电子设备以及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型优化方法、电子设备以及计算机可读存储介质，该方法应用于第一电子设备，第一电子设备处于包括多个第二电子设备的集群网络，多个第二电子设备上至少分布两种具有不同数据结构的第一数据，第一电子设备根据每个第二电子设备上分布的第一数据的数据结构，为每个第二电子设备确定第一神经网络模型，第一神经网络模型包括第一模型参数和第一结构参数；第一电子设备根据每个第二电子设备对应的第一数据，确定多个第二电子设备之间的相关系数，以及第一电子设备根据相关系数调整每个第二电子设备对应的第一模型参数和第一结构参数，得到第二神经网络模型，第二神经网络结构为针对集群网络进行模型优化得到的神经网络模型。

本发明授权模型优化方法、电子设备以及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型优化方法，其特征在于，应用于第一电子设备，第一电子设备处于集群网络，集群网络还包括多个第二电子设备，多个第二电子设备上至少分布两种具有不同数据结构的第一数据，第一数据至少包括图像数据、音频数据、文本数据，方法包括： 第一电子设备根据每个第二电子设备上分布的第一数据的数据结构，利用神经网络模型架构搜索方法为每个第二电子设备确定第一神经网络模型结构，使第二电子设备上对应的各第一神经网络模型的第一模型参数的尺寸或者向量维度变得一致，第一神经网络模型包括第一模型参数和第一结构参数； 第一电子设备根据每个第二电子设备对应的第一数据，确定多个第二电子设备之间的相关系数，相关系数是第一电子设备基于每个第二电子设备对应的第一标签数据确定的，每个第二电子设备对应的第一标签数据是每个第二电子设备利用对应的第一神经网络模型处理对应的第一数据得到的； 第一电子设备将相关系数发送至每个第二电子设备，控制每个第二电子设备根据对应的第一数据以及相关系数确定第一权重；第一电子设备根据第一权重，调整每个第二电子设备对应的第一模型参数和第一结构参数，以减轻第二电子设备的计算压力，得到第二神经网络模型，第二神经网络结构为针对集群网络进行模型优化得到的神经网络模型。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼；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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