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龙图腾网获悉中国科学院半导体研究所申请的专利网络模型压缩方法、装置、电子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：CN115526307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211020186.8，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权网络模型压缩方法、装置、电子设备及存储介质是由肖宛昂;周维新设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络模型压缩方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种网络模型压缩方法、装置、电子设备及存储介质，其中网络模型压缩方法，包括：获取待压缩网络模型的初始权重参数和初始偏置参数；基于初始权重参数和初始偏置参数，确定目标推理模型，目标推理模型用于推理待压缩网络模型中不同的门在不同时刻的状态；对目标推理模型进行预设门的裁剪，并确定裁剪所得模型的目标权重参数和目标偏置参数；基于目标权重参数和目标偏置参数，确定目标网络模型。使用本发明方法不仅避免了引入稀疏矩阵所导致的加大模型参数量和计算量，以及存储难度加大的弊端，而且也实现了减少计算量与提高推断速度的目的。

本发明授权网络模型压缩方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络模型压缩方法，其特征在于，应用于嵌入式设备，所述方法包括： 获取待压缩网络模型的初始权重参数和初始偏置参数，所述待压缩网络模型用于处理图像数据、文本数据、语音数据或者视频数据，所述待压缩网络模型是使用样本数据集对初始LSTM模型进行训练得到的； 基于所述初始权重参数和所述初始偏置参数，确定目标推理模型，所述目标推理模型用于推理所述待压缩网络模型中不同的门在不同时刻的状态； 对所述目标推理模型进行预设门的裁剪，并确定裁剪所得模型的目标权重参数和目标偏置参数，包括：基于所述目标推理模型和样本数据集，确定预设时间序列的拟合数据集，所述拟合数据集包括所述预设时间序列中不同当前时刻的输入数据、不同前一时刻的隐藏状态、不同前一时刻的细胞状态、不同当前时刻的细胞状态和不同当前时刻的隐藏状态；对所述目标推理模型进行输入门与输出门的裁剪；基于所述拟合数据集对初始全连接层进行训练，确定目标全连接层；基于所述目标全连接层的参数，确定裁剪所得模型的目标权重参数和目标偏置参数； 基于所述目标权重参数和所述目标偏置参数，确定目标网络模型，以降低所述嵌入式设备的参数存储量和计算量。

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