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龙图腾网恭喜阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利神经网络模型的量化处理方法、装置、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：CN113255877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202010088221.4，技术领域涉及：G06N3/0495；该发明授权神经网络模型的量化处理方法、装置、设备及存储介质是由谢宏伟;张烁;丁煌浩;蔡岭;胡聪钢;李名杨设计研发完成，并于2020-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的量化处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种神经网络模型的量化处理方法、装置、设备及存储介质。在量化处理方法中，在对神经网络模型进行量化训练的过程中，预测神经网络模型中任一神经网络层量化后发生算术溢出的频次，并根据预测的算术溢出的频次确定用于对第一神经网络层进行量化训练的目标计算数据。基于这种方式，便于对量化后的神经网络模型的溢出情况进行控制，有利于提升神经网络模型的量化操作的灵活性。

本发明授权神经网络模型的量化处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的量化处理方法，其特征在于，包括： 获取神经网络模型中的第一神经网络层所需的计算数据，所述计算数据是指第一神经网络层完成本层计算所需的一种或多种数据，在使用所述神经网络模型处理图像数据或视频时，所述计算数据包括图像数据或视频，所述计算数据为浮点数，所述计算数据存在所属的数值范围且所述计算数据所属的数值范围可被放大； 根据所述计算数据所属的数值范围，确定用于将所述计算数据转换为设定位数定点数的量化映射关系，其中，所述计算数据所属的数值范围中的最大浮点数用于映射到设定位数定点数的最大值，所述计算数据所属的数值范围中的最小浮点数用于映射到设定位数定点数的最小值； 根据所述计算数据及所述量化映射关系，预测量化后的第一神经网络层发生算术溢出的频次； 根据所述算术溢出的频次和所述计算数据，确定用于对所述第一神经网络层进行量化训练的目标计算数据，以对所述第一神经网络层进行量化训练； 其中，根据所述算术溢出的频次和所述计算数据，确定用于对所述第一神经网络层进行量化训练的目标计算数据包括：若所述算术溢出的频次大于设定溢出频次阈值，则按照设定的倍数对所述计算数据所属的数值范围进行放大处理，并根据调整后的数值范围重新执行所述确定用于将所述计算数据转换为设定位数定点数的量化映射关系以及根据所述量化映射关系预测的步骤。

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