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龙图腾网获悉华为技术有限公司;哈尔滨工业大学申请的专利一种压缩和解压缩神经网络模型的方法及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：CN114077893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202010843266.8，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种压缩和解压缩神经网络模型的方法及设备是由夏文;胡甄博;邹翔宇;曹建龙;陶喆设计研发完成，并于2020-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种压缩和解压缩神经网络模型的方法及设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种压缩和解压缩神经网络模型的方法及设备，用于降低神经网络模型对存储资源的占用。本申请实施例方法包括：获取M个待压缩数据集合，每个待压缩数据集合中包含神经网络模型的至少一个参数的实际值，M为大于1的整数；根据M个不同的目标压缩参数对M个待压缩数据集合中各参数的实际值进行压缩，以得到M个压缩数据集合，每个压缩数据集合中包含神经网络模型的至少一个参数的压缩值，M个不同的目标压缩参数与M个待压缩数据集合一一对应。

本发明授权一种压缩和解压缩神经网络模型的方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种压缩神经网络模型的方法，其特征在于，包括： 获取M个待压缩数据集合，每个待压缩数据集合中包含神经网络模型的至少一个参数的实际值，M为大于1的整数； 根据M个不同的目标压缩参数对所述M个待压缩数据集合中各参数的实际值进行压缩，以得到M个压缩数据集合，每个压缩数据集合中包含所述神经网络模型的至少一个参数的压缩值，所述M个不同的目标压缩参数与所述M个待压缩数据集合一一对应，所述M个压缩数据集合存储在车载终端，所述神经网络模型用于处理车载传感器采集到的环境数据，以实现自动驾驶或辅助泊车； 所述M个待压缩数据集合包括第三待压缩数据集合和第四待压缩数据集合； 所述神经网络模型由N层神经元构成，所述N层神经元包括输入层神经元和输出层神经元，N为大于1的整数； 所述第三待压缩数据集合中包含所述输入层神经元的参数的实际值； 所述第四待压缩数据集合中包含所述输出层神经元的参数的实际值； 所述输入层神经元的参数的改变对神经网络模型性能的影响程度大于所述输出层神经元的参数的改变对神经网络模型性能的影响程度，所述第三待压缩数据集合对应的目标压缩参数小于所述第四待压缩数据集合对应的目标压缩参数。

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华为技术有限公司;哈尔滨工业大学，其通讯地址为：518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼；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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