恭喜中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司馬文婷獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司申請的專利一種模型優化方法、裝置、設備及可讀存儲介質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：CN114169490B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202010945736.1，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權一種模型優化方法、裝置、設備及可讀存儲介質是由馬文婷;張志鵬;徐青青設計研發完成，并于2020-09-10向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種模型優化方法、裝置、設備及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種模型優化方法、裝置、設備及可讀存儲介質，涉及深度學習技術領域，該模型優化方法包括確定M個網絡模型；基于待分析數據集確定所述M個網絡模型的描述長度；從所述M個網絡模型中確定描述長度最小的目標網絡模型作為優化的網絡模型，基于所述優化的網絡模型進行數據處理。這樣，解決了現有的深度學習網絡模型的優化程度較弱，不能有效降低深度學習網絡模型的復雜度的問題。
本發明授權一種模型優化方法、裝置、設備及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型優化方法，其特征在于，包括：確定M個網絡模型，所述網絡模型用于執行圖像分類任務；基于待分析數據集確定所述M個網絡模型的描述長度，所述待分析數據集為圖像；從所述M個網絡模型中確定描述長度最小的目標網絡模型作為優化的網絡模型；基于所述優化的網絡模型進行數據處理；所述確定M個網絡模型包括：在M為第一數量的情況下，確定所述第一數量的網絡模型，所述網絡模型包括卷積層；確定與每一個網絡模型對應的卷積層的數量，基于所述卷積層的數量設置相應層數的卷積層以生成所述M個網絡模型；所述基于待分析數據集確定所述M個網絡模型的描述長度包括：分別計算所述待分析數據集在所述M個網絡模型下的似然度和復雜度；基于所述似然度和所述復雜度計算所述M個網絡的所述描述長度。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國移動通信有限公司研究院;中國移動通信集團有限公司，其通訊地址為：100053 北京市西城區宣武門西大街32號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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