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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种残差网络内存优化方法、装置、设备及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：CN116187404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310077606.4，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种残差网络内存优化方法、装置、设备及介质是由陈其宾;段强;姜凯;李锐;胡雷钧设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种残差网络内存优化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种残差网络内存优化方法、装置、设备及介质，涉及残差网络、嵌入式设备技术领域，包括：获取训练后的深度学习模型，并将残差网络中各Add节点的输入量化类型设置为INT32类型，搭建嵌入式设备的深度学习推理框架；利用深度学习推理框架对深度学习模型进行推理，以从各Add节点中确定出导致内存瓶颈的目标Add节点；将目标Add节点的输入量化类型设置为INT7类型，并在深度学习推理框架中更新相应的量化因子，在深度学习推理框架中增加具有INT32类型数据相加功能的第一Add算子和具有INT8类型数据相加功能的第二Add算子，以得到优化后深度学习推理框架。解决残差网络在嵌入式设备上的内存瓶颈问题。

本发明授权一种残差网络内存优化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种残差网络内存优化方法，其特征在于，应用于嵌入式设备，包括： 获取训练后的深度学习模型，并将所述深度学习模型中残差网络的各Add节点的输入量化类型设置为INT32类型，以及搭建基于嵌入式设备的深度学习推理框架； 在服务器上利用所述深度学习推理框架对所述深度学习模型进行推理，以从各所述Add节点中确定出导致内存瓶颈的目标Add节点； 将所述目标Add节点的输入量化类型设置为INT7类型，并基于所述INT7类型在所述深度学习推理框架中更新相应的量化因子，以及在所述深度学习推理框架中增加具有INT32类型数据相加功能的第一Add算子和具有INT8类型数据相加功能的第二Add算子，以得到优化后深度学习推理框架； 其中，所述基于所述INT7类型在所述深度学习推理框架中更新相应的量化因子，包括： 基于所述INT7类型在所述深度学习推理框架中更新与所述目标Add节点输入对应的量化因子，并更新与所述目标Add节点的上层节点输出对应的逆量化因子。

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山东浪潮科学研究院有限公司，其通讯地址为：250011 山东省济南市高新浪潮路1036号S02号楼；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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