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龙图腾网恭喜华为技术有限公司申请的专利一种神经网络的优化方法及相关设备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：CN111950700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202010650726.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种神经网络的优化方法及相关设备是由辛经纬;王楠楠;姜馨蕊;宋德华;韩凯;王云鹤设计研发完成，并于2020-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络的优化方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种神经网络的优化方法及相关设备，可应用于人工智能领域中的计算机视觉领域如，图像超分辨重建等，该方法包括：通过一种新的量化模型对神经网络的权重矩阵特征表示或称特征图、激活值进行二值化，具体地，第一量化模型用于根据神经网络第1层至第m层的m个第一权重矩阵得到神经网络第m层的第二权重矩阵，第二量化模型用于根据第1层至第m层的m个第一特征表示得到神经网络第m层的第二特征表示，这种优化方式使得各层权重矩阵特征表示的取值不仅和自身相关，也与其他层的权重矩阵特征表示相关，降低了量化误差，使神经网络的训练和使用更加高效，同时，相比现有二值神经网络，提高了图像信息处理的精度。

本发明授权一种神经网络的优化方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种神经网络的优化方法，其特征在于，所述神经网络包括第一神经网络模块，所述第一神经网络模块包括n个卷积层，所述方法包括：获取第一量化模型，所述第一量化模型用于根据所述第一神经网络模块的第1层至第m层的m个第一权重矩阵，得到所述第一神经网络模块的第m层的第二权重矩阵，其中，每层的第一权重矩阵均为用32位浮点数表示的权重矩阵，每层的第二权重矩阵均为赋值+1或-1的权重矩阵，1≤m≤n；根据所述第一量化模型，将所述第一神经网络模块各层对应的每个第一权重矩阵进行二值化操作，得到所述第一神经网络模块各层对应的每个第二权重矩阵，其中，所述神经网络基于所述每个第二权重矩阵更新得到；通过训练集中的训练数据对所述神经网络进行训练，得到训练后的神经网络，其中，通过所述第一神经网络模块对第一目标特征表示进行非线性映射，得到第二目标特征表示，以使得第三神经网络模块对所述第二目标特征表示进行图像重建，得到输出图像，所述第一目标特征表示由第二神经网络模块对输入图像进行全精度的特征提取得到，所述输入图像属于所述训练集；将所述训练后的神经网络部署在目标设备上。

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