北京灵汐科技有限公司李康获国家专利权
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龙图腾网获悉北京灵汐科技有限公司申请的专利数据处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质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：CN115222020B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210831120.0，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权数据处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质是由李康;李涵;戚海涛;吴欣洋设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本数据处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种数据处理方法及训练方法、数据处理装置、训练装置、电子设备、计算机可读介质，数据处理方法包括：获取目标神经网络的目标网络层所对应的输入数据的输入特征；将所述目标网络层对应的输入特征输入预测模型，预测得到所述目标网络层对应的类别属性，所述类别属性表征所述目标网络层是否适合对所述输入数据进行量化处理。根据本公开的技术方案，能够高效、准确地确定目标神经网络的网络层量化方案，有利于量化后的目标神经网络在进行推理运算时，能够确保目标神经网络同时具备较快的推理速度以及较高的推理准确度。
本发明授权数据处理方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对神经网络模型的输入数据的处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标神经网络的目标网络层所对应的输入数据的输入特征；所述目标网络层包括目标神经网络中当前待预测是否需要量化的任意一个网络层，若目标网络层是目标神经网络中的第一层网络层，则目标网络层所对应的输入数据是目标神经网络的原始输入数据；若目标网络层是目标神经网络中的其他网络层，则目标网络层所对应的输入数据是与目标网络层连接的前一层网络层的输出数据；其中，所述目标神经网络的原始输入数据包括图像数据、语音数据、文本数据、和或视频数据； 将所述目标网络层对应的输入特征输入预测模型，预测得到所述目标网络层对应的类别属性，所述类别属性表征所述目标网络层是否适合对所述输入数据进行量化处理； 根据所述目标网络层对应的类别属性，确定所述目标神经网络在推理运算时是否对所述目标网络层所对应的输入数据进行量化处理。
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