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龙图腾网获悉OPPO广东移动通信有限公司申请的专利神经网络压缩方法及装置、计算机可读介质、电子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：CN114565080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202210192398.8，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络压缩方法及装置、计算机可读介质、电子设备是由王李闽设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络压缩方法及装置、计算机可读介质、电子设备在说明书摘要公布了：本公开具体涉及计算机技术领域，具体涉及神经网络压缩方法及装置、计算机可读介质以及处理器。所述方法包括：响应于触发操作为原始模型配置待执行参数；其中，所述待执行参数包括模型剪枝参数、训练终止条件；对所述原始模型插入伪量化节点，并统计对应的量化参数；基于所述量化参数对插入伪量化节点的原始模型进行量化感知训练；根据所述剪枝参数中的剪枝频率对进行了n轮量化感知训练的原始模型进行剪枝处理，直至所述原始模型达到预设的所述训练终止条件；其中，n为正整数。本方案能够缩短剪枝、量化的时间开销，并提高模型精度。

本发明授权神经网络压缩方法及装置、计算机可读介质、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络压缩方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于触发操作为原始模型配置待执行参数；其中，所述待执行参数包括模型剪枝参数、训练终止条件；所述原始模型用于图像识别、图像分类、文本识别，或者自然语言处理应用场景中的卷积神经网络模型，或者深度神经网络模型； 对所述原始模型插入伪量化节点，并统计对应的量化参数；其中，统计的所述量化参数包括：以核为单位的目标参数的最大值和最小值，特征图的最大值和最小值； 基于所述量化参数对插入伪量化节点的原始模型进行量化感知训练；根据所述剪枝参数中的剪枝频率对进行了n轮量化感知训练的原始模型进行剪枝处理，直至所述原始模型达到预设的所述训练终止条件；其中，n为正整数；所述根据所述剪枝参数中的剪枝频率对进行了n轮量化感知训练的原始模型进行剪枝处理，包括：在完成第n轮量化感知训练时，对当前的所述原始模型计算各量化参数的参考值；其中，所述量化参数的参考值基于量化参数的最大值和最小值确定；基于该参考值对所述量化参数进行排序，并基于按预设剪枝比例筛选参考值最小的量化参数进行剪枝；所述响应于触发操作为原始模型配置待执行参数，包括： 响应于触发操作为所述原始模型创建参数配置任务； 执行所述参数配置任务，获取所述原始模型对应的基础信息；其中，所述基础信息包括：应用场景、任务类型、可用算力、精度下限中的任意一项或任意多项； 基于所述基础信息为所述原始模型配置所述待执行参数。

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