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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种神经网络结构确定方法及其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：CN114565092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202011268949.1，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权一种神经网络结构确定方法及其装置是由肖一凡;张健;钟钊设计研发完成，并于2020-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络结构确定方法及其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结构确定方法，包括：获取待训练的初始神经网络，初始神经网络包括M个第一结构块block和第二block，第二block与每个第一block连接，且每个第一block对应一个可训练的目标权重；对初始神经网络进行模型训练，以获取更新后的M个目标权重；根据更新后的M个目标权重，更新初始神经网络中第二block与M个第一block的连接关系，以获取第一神经网络。本申请在对初始神经网络进行block之间的连接关系的搜索过程中，通过在block之间的连接上加入可训练的目标权重，根据更新后的目标权重大小，作为block之间连接关系的重要性判断依据，并基于更新后的目标权重大小进block之间的连接关系的选择和剔除，从而实现了对神经网络的拓扑结构的搜索。

本发明授权一种神经网络结构确定方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种神经网络结构确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待训练的初始神经网络，所述初始神经网络包括M个第一结构块block和第二block，所述第二block与每个第一block连接，且所述每个第一block对应一个目标权重，所述第二block用于根据M个第一输出，进行所述第二block对应的运算；其中，所述M个第一输出由所述每个第一block的输出分别与对应的目标权重进行乘积运算得到，所述目标权重为可训练的权重，所述M为大于1的整数； 获取待训练的数据，所述待训练的数据包括如下中的一种：图像数据、文字数据以及语音数据； 根据所述待训练的数据，对所述初始神经网络进行模型训练，以获取更新后的M个目标权重； 根据所述更新后的M个目标权重，更新所述初始神经网络中所述第二block与M个第一block的连接关系，以获取第一神经网络；其中，所述第一神经网络中的第二block用于根据所述更新后的M个目标权重中最大的N个目标权重对应的N个第一block的输出，进行所述第二block对应的运算，所述N小于所述M； 所述第一神经网络用于图像处理、文字处理或者语音处理。

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