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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利网络模型的调优方法、装置、电子设备及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：CN114676820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210289198.4，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权网络模型的调优方法、装置、电子设备及存储介质是由冷明鑫;孟泽民;桂心哲设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络模型的调优方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供的网络模型的调优方法、装置、电子设备及存储介质，应用于信息技术领域，可以获取预先训练的目标网络模型及对所述目标网络模型进行量化操作后得到的量化网络模型；获取并将样本数据输入所述目标网络模型进行计算，得到所述目标网络模型中各网络层的输出结果，其中，所述所述目标网络模型中各网络层的输出结果中包括最后一层输出的目标输出结果；根据所述目标网络模型中各网络层的输出结果，确定所述量化网络模型中的掉点层；对所述目标网络模型的各网络层中，所述掉点层对应的目标网络层进行修正，得到修正后的目标网络模型。通过本申请实施例的方法，可以实现对网络模型的调优，提高量化后的网络模型的质量。

本发明授权网络模型的调优方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络模型的调优方法，其特征在于，包括： 获取预先训练的目标网络模型及对所述目标网络模型进行量化操作后得到的量化网络模型，其中，所述量化网络模型与所述目标网络模型均包括多个网络层，所述目标网络模型为人脸识别模型； 获取并将样本数据输入所述目标网络模型进行计算，得到所述目标网络模型中各网络层的输出结果，其中，所述目标网络模型中各网络层的输出结果中包括最后一层输出的目标输出结果，所述样本数据为待识别人脸图片，所述输出结果表示所述待识别人脸图片中的待识别人脸是否为目标人脸； 根据所述目标网络模型中各网络层的输出结果，确定所述量化网络模型中的掉点层； 对所述目标网络模型的各网络层中，所述掉点层对应的目标网络层进行修正，得到修正后的目标网络模型，并对修正后的目标网络模型进行量化； 所述对所述目标网络模型的各网络层中，所述掉点层对应的目标网络层进行修正，得到修正后的目标网络模型，包括： 对所述目标网络层的特征参数进行分组，得到多个特征值组； 分别计算每个特征值组中特征参数的分布特征值； 识别每个特征值组中的离群的分布特征值； 计算所述多个特征值组中特征参数的分布特征值的均值； 计算所述均值和所述离群的分布特征值的比值，得到比例系数； 根据所述比例系数对所述离群的分布特征值所在的特征值组中的特征参数进行放大或缩小，并在所述目标网络层之前或之后添加一个或多个修订层，其中，所述修订层用于当对所述特征参数放大时对输入的数据进行缩小，当对所述特征参数缩小时对输入的数据进行放大。

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