北京超星未来科技有限公司;清华大学梁海玉获国家专利权
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龙图腾网获悉北京超星未来科技有限公司;清华大学申请的专利获取神经网络架构的性能预测模型的方法与系统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：CN116562340B 。
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：202310569947.3，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权获取神经网络架构的性能预测模型的方法与系统是由梁海玉;唐长成;陆天翼;梁爽设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本获取神经网络架构的性能预测模型的方法与系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种获取神经网络架构的性能预测模型的方法与系统，方法包括：获取神经网络的原始架构。根据神经网络的原始架构，获取神经网络的原始通道数。根据原始通道数的稀疏度的采样区间，获取第一子采样区间。根据第一子采样区间，获取重构的神经网络中2D卷积层的通道数的稀疏度。根据重构的神经网络中2D卷积层的通道数的稀疏度，获取重构的神经网络中2D卷积层的通道数的更新值。根据重构的神经网络中2D卷积层的通道数的更新值，获取重构的神经网络。以及根据重构的神经网络，获取神经网络架构的性能预测模型。
本发明授权获取神经网络架构的性能预测模型的方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种获取神经网络架构的性能预测模型的方法，其特征在于，包括： 获取所述神经网络的原始架构； 根据所述神经网络的所述原始架构，获取所述神经网络的原始通道数，其中所述神经网络的所述原始通道数为所述神经网络的所述原始架构的2D卷积层的卷积核的原始数量； 根据所述原始通道数的稀疏度的采样区间，获取第一子采样区间，其中所述第一子采样区间为所述原始通道数的稀疏度的采样区间中的任一个区间，所述第一子采样区间真包含于所述原始通道数的稀疏度的采样区间； 根据第一子采样区间，获取重构的神经网络中2D卷积层的通道数的稀疏度，其中重构的神经网络中2D卷积层的通道数的稀疏度是在第一子采样区间中进行采样而得到的； 根据所述重构的神经网络中2D卷积层的通道数的稀疏度，获取所述重构的神经网络中2D卷积层的通道数的更新值； 根据所述重构的神经网络中2D卷积层的通道数的更新值，获取重构的所述神经网络；以及 根据所述重构的神经网络，获取神经网络架构的性能预测模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京超星未来科技有限公司;清华大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区五道口王庄路1号清华同方科技大厦B座3层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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