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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利神經網絡模型的訓練方法、存儲介質及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113723161B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110251322.3，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權神經網絡模型的訓練方法、存儲介質及電子設備是由康洋設計研發完成，并于2021-03-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本神經網絡模型的訓練方法、存儲介質及電子設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種神經網絡模型的訓練方法、存儲介質及電子設備。其中，該方法包括：對神經網絡模型訓練過程時，對訓練使用的數據進行量化操作，使用量化后的小比特數據進行神經網絡模型的訓練，為了保證神經網絡模型的精度，在量化操作后的數據執行目標操作后，再對目標操作后輸出的數據執行反量化操作，也就是說，在神經網絡模型的量化訓練過程中，在保證量化精度損失不大的情況下，可將神經網絡模型容量下降至一定的數值，并且運行時的內存也會減少，減少數據搬運的同時可大大降低模型功耗，進而解決了現有技術中，在對神經網絡模型進行訓練的過程中需要的資源較多的技術問題。

本發明授權神經網絡模型的訓練方法、存儲介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種神經網絡模型的訓練方法，其特征在于，包括： 根據人臉樣本圖片以及與之對應的關聯點數據，得到第一數據類型的第一輸入數值，其中，所述第一輸入數值被設置為待訓練的神經網絡模型中的目標操作的輸入數值，所述第一數據類型的所述第一輸入數值占的比特數為第一比特數； 根據第二數據類型對應的最大取值和最小取值、以及所述第一輸入數值的最大取值和最小取值，確定量化操作所使用的目標量化參數，包括：在所述第二數據類型對應的最大取值的絕對值與最小取值的絕對值相同的情況下，根據所述第二數據類型對應的最大取值和最小取值、以及所述第一輸入數值的最大取值和最小取值，確定所述量化操作所使用的第一量化參數，其中，所述目標量化參數包括所述第一量化參數；在所述第二數據類型對應的最大取值的絕對值與最小取值的絕對值不同的情況下，根據所述第二數據類型對應的最大取值和最小取值、以及所述第一輸入數值的最大取值和最小取值，確定所述量化操作所使用的第二量化參數，其中，所述目標量化參數包括所述第二量化參數，所述第一量化參數與所述第二量化參數不同； 使用所述目標量化參數對所述第一輸入數值執行量化操作，得到所述第二數據類型的第二輸入數值，其中，所述第二數據類型的所述第二輸入數值占的比特數為第二比特數，所述第二比特數小于所述第一比特數； 對所述第二輸入數值執行所述目標操作，得到所述第二數據類型的第一輸出數值，所述第二數據類型的所述第一輸出數值占的比特數為所述第二比特數； 對所述第一輸出數值執行反量化操作，得到所述第一數據類型的第二輸出數值，所述第一數據類型的所述第二輸出數值占的比特數為所述第一比特數； 根據所述第二輸出數值，對所述神經網絡模型進行訓練。

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