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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利优化器的数据量化方法、装置、电子设备和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：CN119538973B 。

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：202411686684.5，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权优化器的数据量化方法、装置、电子设备和介质是由刘汀;戴斯铭;于佃海;马艳军;周兆京;郑露静;方泽阳;刘毅;陈泽裕设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本优化器的数据量化方法、装置、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种优化器的数据量化方法、装置、电子设备和介质，涉及数据处理技术领域，尤其涉及数据量化技术领域。实现方案为：获取优化器的梯度数据，其中，梯度数据包括初始一阶动量和初始二阶动量；根据初始一阶动量和初始二阶动量确定初始更新率，其中，初始更新率指示初始一阶动量和初始二阶动量之间的比例关系；对初始一阶动量和初始更新率进行量化操作，得到量化一阶动量和量化更新率以进行存储；对量化一阶动量和量化更新率进行反量化操作，得到目标一阶动量和目标更新率；以及根据目标一阶动量和目标更新率确定目标二阶动量，以基于目标一阶动量和目标二阶动量更新神经网络模型的训练参数。

本发明授权优化器的数据量化方法、装置、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种优化器的数据量化方法，包括： 获取优化器的梯度数据，其中，所述优化器被用于优化基于梯度算法的神经网络模型的训练过程，所述梯度数据包括初始一阶动量和初始二阶动量； 根据所述初始一阶动量和所述初始二阶动量确定初始更新率，其中，所述初始更新率指示所述初始一阶动量和所述初始二阶动量之间的比例关系； 对所述初始一阶动量和所述初始更新率进行量化操作，得到量化一阶动量和量化更新率以进行存储，所述初始一阶动量和所述初始更新率的数据类型为浮点数类型，所述量化一阶动量和所述量化更新率的数据类型为整数类型，所述整数类型包括int4类型和int8类型； 响应于所述量化一阶动量和所述量化更新率的数据类型为int4类型，通过二进制移位将所述量化一阶动量和所述量化更新率合并为int8类型的数据进行存储； 对所述量化一阶动量和所述量化更新率进行反量化操作，得到目标一阶动量和目标更新率；以及 根据所述目标一阶动量和所述目标更新率确定目标二阶动量，以基于所述目标一阶动量和所述目标二阶动量更新所述神经网络模型的训练参数。

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