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龙图腾网获悉安徽寒武纪信息科技有限公司申请的专利神经网络稀疏化的设备、方法及相应产品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：CN114444681B 。

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：202011566141.1，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权神经网络稀疏化的设备、方法及相应产品是由请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2020-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络稀疏化的设备、方法及相应产品在说明书摘要公布了：本公开涉及对神经网络模型进行稀疏化训练的装置、板卡、方法及可读存储介质，其中本公开的处理装置包括在集成电路装置中，该集成电路装置包括通用互联接口和计算装置。计算装置与处理装置进行交互，共同完成用户指定的计算操作。集成电路装置还可以包括存储装置，存储装置分别与计算装置和处理装置连接，用于计算装置和处理装置的数据存储。

本发明授权神经网络稀疏化的设备、方法及相应产品在权利要求书中公布了：1.一种以计算机视觉和语音作为输入数据对神经网络模型进行稀疏化训练的方法，包括： 在掩码调整阶段，于多次一代训练中重复以下步骤： 在正向传播中基于掩码张量对掩码调整参数进行掩码以计算损失函数的值； 在反向传播中计算所述损失函数对所述掩码调整参数的偏导； 基于所述偏导更新所述掩码调整参数；以及 基于更新后的掩码调整参数更新所述掩码张量； 在掩码固定阶段，以在所述掩码调整阶段更新后的所述掩码调整参数作为掩码固定参数的初始值，于多次一代训练中重复以下步骤： 在正向传播中基于更新后的掩码张量对所述掩码固定参数进行掩码以计算所述损失函数的值； 在反向传播中计算所述损失函数对所述掩码固定参数的偏导；以及 基于所述偏导更新所述掩码固定参数； 其中，利用所述更新后的掩码张量对更新后的掩码固定参数进行遮挡，以控制输入至所述神经网络模型的特征图的处理区域； 还包括： 在无掩码阶段，于多次一代训练中重复以下步骤： 在正向传播中基于无掩码参数以计算损失函数的值； 在反向传播中计算所述损失函数对所述无掩码参数的偏导；以及 基于所述偏导更新所述无掩码参数； 其中，更新后的所述无掩码参数作为所述掩码调整参数的初始值； 当所述掩码张量为二维张量时，经由以下步骤基于所述掩码调整参数的初始值确定所述掩码张量的初始值： 预设特定数量的二维掩码张量，所述二维掩码张量的每个维度包括j个元素，其中k个元素为1，j-k个元素为0，jk；基于每个预设的二维掩码张量分别对所述神经网络层的所述掩码调整参数的初始值的指定两个维度进行掩码，以获得掩码后参数张量；基于每个掩码后参数张量，对所述神经网络层的训练数据进行乘积和计算，以获得参数评估值；以及选择产生所有参数评估值中最大的二维掩码张量作为所述掩码张量的初始值； 其中进行乘积和计算以获得参数评估值包括：训练数据矩阵与掩码后参数矩阵相应元素相乘后取绝对值相加，以获得参数评估值；或者训练数据矩阵与掩码后参数矩阵相应元素取绝对值相乘后相加，以获得参数评估值。

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