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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于推理高效的动态优化早退模型、方法、系统及设备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：CN119721254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411921894.8，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于推理高效的动态优化早退模型、方法、系统及设备是由罗立伟;王旗龙;任冬伟;朱鹏飞;胡清华设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于推理高效的动态优化早退模型、方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于推理高效的动态优化早退模型、方法、系统及设备：在早退网络基础上，每个阶段分类分支中均插入旁支模块并进行残差连接，每个阶段的输出特征经对应旁支模块处理后，与对应阶段的输出特征进行残差连接，得到每个阶段新的分类特征，输入至对应分类器；每个分类器输出结果与置信度因子相乘，再经softmax函数获得预测分类概率值，再与输入图像对应标签计算交叉熵，得到每个阶段的损失；将上一阶段损失作为动态调整参数与本阶段损失相乘，得到本阶段动态调整后的损失；将所有阶段动态调整后的损失加权求和，得到最终总损失，利用该总损失训练模型；采用训练后的模型，对输入图像进行推理分类。

本发明授权基于推理高效的动态优化早退模型、方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于推理高效的动态优化早退模型的动态优化方法，其特征在于，所述基于推理高效的动态优化早退模型，采用早退网络，由S个阶段构成，其中前一阶段的输出作为下一阶段的输入，每个阶段的分类分支均设置有分类器，其特征在于，每个阶段的分类分支中均插入有轻量级的旁支模块并进行残差连接，每个阶段的输出作为其分类分支中对应旁支模块的输入，每个阶段的输出和其对应旁支模块的输出进行残差连接得到分类特征，所述分类特征作为对应分类分支中分类器的输入；其动态优化过程具体包括以下步骤： S1：输入图像依次经过基于推理高效的动态优化早退模型的每个阶段处理，每个阶段的输出特征分别输入其对应的分类分支和下一个阶段； S2：在每个分类分支中，每个阶段的输出特征经对应的旁支模块处理后，与对应阶段的输出特征进行残差连接，得到每个阶段新的分类特征，输入至对应的分类器中； S3：在每个分类分支中，每个分类器的输出结果与置信度因子相乘，再经过softmax函数获得预测分类概率值，再与输入图像所对应的标签计算交叉熵，得到每个阶段的损失； S4：在每个分类分支中，将上一阶段的损失作为动态调整参数与本阶段的损失相乘，得到本阶段动态调整后的损失； S5：将所有阶段动态调整后的损失加权求和，得到最终的总损失，利用该总损失对基于推理高效的动态优化早退模型进行训练； 其中，所述总损失按以下公式获得： ， 其中，表示总损失；表示第i阶段的动态损失权重，在训练初期，浅层的动态损失权重小于深层的动态损失权重，在训练后期，浅层的动态损失权重大于深层的动态损失权重；表示第i阶段动态调整后的损失； S6：采用训练好的基于推理高效的动态优化早退模型，对输入图像进行推理分类。

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