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龙图腾网恭喜重庆赛迪奇智人工智能科技有限公司申请的专利量化模型优化方法、装置、设备及计算机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：CN114021719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202111429362.9，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权量化模型优化方法、装置、设备及计算机存储介质是由张发恩;雷翔;丁昂;周江涛;刘亚萍设计研发完成，并于2021-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本量化模型优化方法、装置、设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种量化模型优化方法、装置、设备及计算机存储介质，其中，量化模型优化方法包括：获取目标图片集，目标图片集包括m张图片；获取针对目标神经网络模型的配置信息，从目标图片集中抽取a组量化图片集，其中，a的值等于目标神经网络的量化次数，且a组量化图片集中每组量化图片集不重复；根据a组量化图片集对目标神经网络模型进行量化，以对目标神经网络模型进行裁剪并得到b个量化模型，其中b等于a；获取若干测试集并基于测试集依次对b个量化模型进行测试；基于每个量化模型输出测试结果计算每个量化模型的精度损失；基于每个量化模型的精度损失确定最优量化模型。本申请能够实现自动获取精度损失最低的量化模型。

本发明授权量化模型优化方法、装置、设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种量化模型优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图片集，所述目标图片集包括m张图片；获取针对目标神经网络模型的配置信息，所述配置信息包括针对所述目标神经网络模型的量化次数以及每次量化所述目标神经网络模型所需的图片数量n；基于所述目标神经网络的量化次数和每次量化所述目标神经网络模型所需的图片数量n，从所述目标图片集中抽取a组量化图片集，其中，a的值等于所述目标神经网络的量化次数，且所述a组量化图片集中每组所述量化图片集不重复；根据所述a组量化图片集对所述目标神经网络模型进行量化，以对所述目标神经网络模型进行裁剪并得到b个量化模型，其中b等于a；获取若干测试集并基于所述测试集依次对所述b个量化模型进行测试，使得每个所述量化模型输出测试结果；基于每个所述量化模型输出测试结果计算每个所述量化模型的精度损失；基于每个所述量化模型的精度损失确定最优量化模型；以及所述基于每个所述量化模型的精度损失确定所述最优量化模型，包括：基于每个所述量化模型的精度损失确定出精度损失数值最小的量化模型；将所述精度损失数值最小的量化模型作为所述最优量化模型。

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