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龙图腾网获悉上海云从企业发展有限公司申请的专利一种神经网络模型量化方法、系统、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：CN114676825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210396647.5，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种神经网络模型量化方法、系统、设备及介质是由王曦;蹇易设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型量化方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种神经网络模型量化方法、系统、设备及介质，首先获取待量化的原始神经网络模型以及预设精度损失范围；然后对原始神经网络模型中所有网络层进行量化，获取量化后的神经网络模型，记为量化神经网络模型；再将目标图片分别输入至原始神经网络模型和量化神经网络模型中进行识别，并获取量化神经网络模型相对于原始神经网络模型的精度损失；最后将精度损失与预设精度损失范围进行比对，并根据比对结果输出量化神经网络模型，或者根据比对结果对量化神经网络模型进行迭代量化。可知，本发明设计出了一套能够根据预先设置的精度损失范围来自动优化调整量化模型的量化标准；在不需要人为手动干预的条件下，也可返回最优的混合精度量化模型。

本发明授权一种神经网络模型量化方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型量化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待量化的原始神经网络模型以及预设精度损失范围； 对所述原始神经网络模型中所有网络层进行量化，获取量化后的神经网络模型，记为量化神经网络模型； 将目标图片分别输入至所述原始神经网络模型和所述量化神经网络模型中进行识别，并获取所述量化神经网络模型相对于所述原始神经网络模型的精度损失； 将所述精度损失与所述预设精度损失范围进行比对，并根据比对结果输出所述量化神经网络模型，或者根据比对结果对所述量化神经网络模型进行迭代量化；其中，对所述量化神经网络模型进行迭代量化的过程包括：将所述目标图片分别输入至所述原始神经网络模型和所述量化神经网络模型中进行识别，并获取所述量化神经网络模型中每个网络层与所述原始神经网络模型中对应网络层的推理加速时间差值的绝对值、以及所述量化神经网络模型中每个网络层相对于所述原始神经网络模型中对应网络层的信息损失；根据所述量化神经网络模型中每个网络层的推理加速时间差值的绝对值、信息损失，计算所述量化神经网络模型中每个网络层的信息损失比率；根据每个网络层的信息损失比率对所述量化神经网络模型进行迭代量化；其中，每个网络层的信息损失比率＝对应网络层的信息损失÷对应网络层的推理加速时间差值的绝对值；信息损失比率的物理意义为单位时间内信息的损失度，信息损失比率越小，表示对应网络层做量化的性价比越高，适合优先做量化。

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