哲库科技(上海)有限公司黄威豪获国家专利权
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龙图腾网获悉哲库科技(上海)有限公司申请的专利神经网络模型量化方法、装置、计算机设备和存储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：CN116187387B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310153930.X，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权神经网络模型量化方法、装置、计算机设备和存储介质是由黄威豪设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本神经网络模型量化方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种神经网络模型量化方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据初始神经网络模型的反向计算图和训练样本，获取所述初始神经网络模型的目标层对应的二阶偏导数信息；其中，所述目标层为所述初始神经网络模型中参与训练的网络层；根据所述目标层的二阶偏导数信息和所述初始神经网络模型对应的硬件约束条件，获取量化所述初始神经网络模型各网络层的目标比特位。采用本方法能够提高神经网络模型的量化精度。
本发明授权神经网络模型量化方法、装置、计算机设备和存储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，包括： 根据初始神经网络模型的网络结构，将所述初始神经网络模型的输出和损失函数的值作为所述初始神经网络模型最后一层网络层的输入参数，对所述初始神经网络模型最后一层网络层的权重参数和输入参数进行反向微分处理，将所述初始神经网络模型最后一层的输入作为所述初始神经网络模型最后一层网络层的前一网络层的输入参数，对所述初始神经网络模型最后一层网络层的前一网络层的权值参数和输入参数进行反向微分处理，按照此操作遍历所述初始神经网络模型的每一层，对所述初始神经网络模型的每一层的权重参数和每一层的输入参数进行反向微分处理，得到所述初始神经网络模型各层的微分结果，根据所述初始神经网络模型各层的微分结果，构建所述初始神经网络模型的反向计算图； 根据所述反向计算图和训练样本，获取所述初始神经网络模型的目标层对应的二阶偏导数信息；其中，所述目标层为所述初始神经网络模型中参与训练的网络层； 在所述初始神经网络模型对应的硬件资源约束条件下最小化所述目标层的二阶偏导数信息和，获取量化所述初始神经网络模型各网络层的目标比特位。
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