上海海思技术有限公司吴钟获国家专利权
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龙图腾网获悉上海海思技术有限公司申请的专利一种神经网络模型的优化方法及装置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：CN113095469B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：201911342930.4，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种神经网络模型的优化方法及装置是由吴钟;谭兵;钱思成;巨朝东;郭东设计研发完成，并于2019-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种神经网络模型的优化方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种神经网络模型的优化方法及装置，涉及通信技术领域，无需重新训练模型，减小了时间消耗。具体方案为：将神经网络模型的输入数据切分为M个数据块；M大于或等于2，M为整数；依次将M个数据块，从第1个网络层到第K个网络层逐个网络层进行计算；其中，每个数据块在第i个网络层对应的权重与神经网络模型中的第i个网络层对应的权重相同，i大于或等于1且小于或等于K，i为整数；将M个数据块在第K个网络层的计算结果合并后作为第K+1个网络层的输入。
本发明授权一种神经网络模型的优化方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的优化方法，其特征在于，应用于图像识别领域，所述神经网络模型包括N个网络层，所述N大于2，所述N为整数，所述方法包括： 将所述神经网络模型的输入数据切分为M个数据块，所述M大于或等于2，所述M为整数，所述输入数据为图像； 依次将所述M个数据块，从第1个网络层到第K个网络层逐个网络层进行计算，所述K大于1且小于所述N，所述K为整数；其中，每个数据块在第i个网络层对应的权重与所述神经网络模型中的第i个网络层对应的权重相同，所述i大于或等于1且小于或等于所述K，所述i为整数； 将所述M个数据块在所述第K个网络层的计算结果合并后作为第K+1个网络层的输入； 确定合并层为所述第K个网络层； 其中，在复用内存的前提下，存储所述第K个网络层的计算结果以及所述第K个网络层的计算结果之前的数据占用的内存为峰值内存max_tmpbuf，所述峰值内存为所述神经网络模型的所有现存计算结果所能占用的最大内存；所述第K+1个网络层到第N个网络层的计算结果复用所述峰值内存。
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