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龙图腾网获悉清华大学申请的专利神经网络模型的混合量化处理方法及系统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：CN115879532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202210111314.3，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权神经网络模型的混合量化处理方法及系统是由尹首一;韩振华;韩慧明;刘雷波;魏少军设计研发完成，并于2022-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的混合量化处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种神经网络模型的混合量化处理方法及系统，涉及神经网络模型技术领域，该方法包括：对神经网络模型的各层算子进行识别分类，根据分类结果将网络划分为多个块；在划分的多个块中，选取一个未固定的块采用多种位宽进行量化，其它未固定的块采用预设位宽进行量化；评估量化后的量化组合模型，得到评估数据；根据所述评估数据选出最优的量化模型，对模型中相应的块量化结果进行固定；判断当前网络模型相较于前一次选出的网络模型的提升是否达到预设阈值；其中，若未达到预设阈值则停止处理；若达到预设阈值，则根据以上步骤进行迭代处理，直至当前网络模型相较于前一次选出的网络模型的提升未达到预设阈值。

本发明授权神经网络模型的混合量化处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的混合量化处理方法，其特征在于，包括： 对神经网络模型的各层算子进行识别分类，根据分类结果将网络划分为多个块； 在划分的多个块中，选取一个未固定的块采用多种位宽进行量化，其它未固定的块采用预设位宽进行量化； 评估量化后的量化组合模型，得到评估数据； 根据所述评估数据选出最优的量化模型，对模型中相应的块量化结果进行固定； 判断当前网络模型相较于前一次选出的网络模型的提升是否达到预设阈值； 其中，若未达到预设阈值则停止处理；若达到预设阈值，则根据以上步骤进行迭代处理，直至当前网络模型相较于前一次选出的网络模型的提升未达到预设阈值； 其中，对神经网络模型的各层算子进行识别分类，根据分类结果将网络划分为多个块，包括： 根据神经网络模型中每层算子的操作，按照敏感级别将算子进行识别分类；其中，对于卷积操作，属于量化中级敏感；运算加、拼接、最大以及平局池化数据，属于量化低级敏感；对于非线性操作，平方或者指数幂操作，属于量化高级敏感； 根据识别分类的结果，将网络划分为多个块；其中，每一个块进行统一位宽的量化； 其中，在划分的多个块中，选取一个未固定的块采用多种位宽进行量化，其它未固定的块采用预设位宽进行量化，包括： 在划分的多个块中，选取一个未固定的块采用芯片支持的所有位宽进行量化，其它未固定的块保持芯片所支持的最高位宽进行量化。

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