恭喜華為技術有限公司許奕星獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜華為技術有限公司申請的專利神經網絡模型壓縮的方法、裝置、存儲介質和芯片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：CN112446476B 。
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：201910833833.9，技術領域涉及：G06N3/0495；該發明授權神經網絡模型壓縮的方法、裝置、存儲介質和芯片是由許奕星;陳漢亭;韓凱;王云鶴;許春景設計研發完成，并于2019-09-04向國家知識產權局提交的專利申請。
本神經網絡模型壓縮的方法、裝置、存儲介質和芯片在說明書摘要公布了：本申請提供了人工智能領域中的一種神經網絡模型壓縮的方法，包括：服務器獲取用戶設備上傳的第一神經網絡模型和第一神經網絡的訓練數據；根據第一神經網絡的訓練數據和服務器存儲的未標記數據，得到PU分類器；使用PU分類器，從服務器存儲的未標記數據中選擇擴展數據，擴展數據具有與第一神經網絡模型的訓練數據相似屬性與分布；根據擴展數據，利用知識蒸餾KD方法訓練第二神經網絡模型，第一神經網絡模型作為教師網絡模型，第二神經網絡模型作為學生網絡模型。采用PU分類器，從未標記數據中選擇與第一神經網絡模型的訓練數據具有相似屬性與分布的數據，提高神經網絡模型壓縮的準確性，避免大量正樣本數據的傳輸。
本發明授權神經網絡模型壓縮的方法、裝置、存儲介質和芯片在權利要求書中公布了：1.一種神經網絡模型壓縮的方法，其特征在于，包括：服務器獲取用戶設備上傳的第一神經網絡模型和所述第一神經網絡模型的訓練圖像數據；所述服務器根據所述第一神經網絡模型的訓練圖像數據和所述服務器存儲的未標記圖像數據，利用正類與未標記PU學習算法得到PU分類器；所述服務器使用所述PU分類器，從所述服務器存儲的未標記圖像數據中選擇出擴展圖像數據，所述擴展圖像數據為與所述第一神經網絡模型的訓練圖像數據具有相似屬性與分布的圖像數據；所述服務器根據所述擴展圖像數據，利用知識蒸餾KD方法訓練第二神經網絡模型，所述第一神經網絡模型作為所述KD方法的教師網絡模型，所述第二神經網絡模型作為所述KD方法的學生網絡模型。
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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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