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龙图腾网获悉苏州轻舟智航智能技术有限公司申请的专利模型量化方法、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：CN116956990B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311000822.5，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权模型量化方法、装置、设备及存储介质是由黄雅凤;杨豪设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型量化方法、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模型量化方法、装置、设备及存储介质，涉及模型量化技术领域。所述方法包括：基于预设的模型量化次序，对原始模型逐层进行最优参数搜索，并确定所述原始模型每一层的最优尺度参数；基于所述原始模型每一层的最优尺度参数对所述原始模型进行量化得到最终量化模型。本申请通过按照预设次序依次对原始模型每一层的最优参数进行逐层搜索，从而能够快速、准确地获取得到贴合实际应用需求的量化模型。

本发明授权模型量化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型量化方法，其特征在于，应用于深度学习模型图片推理场景中，包括： 基于实际应用需求设定的模型量化次序，对原始模型逐层进行最优参数搜索，并确定所述原始模型每一层的最优尺度参数；所述每一层的最优尺度参数为适用于实际应用需求的所有层的尺度参数； 基于所述原始模型每一层的最优尺度参数对所述原始模型进行量化得到最终量化模型； 根据实际应用需求对量化后的模型进行最终评测； 所述对原始模型逐层进行最优参数搜索包括：将输入图片RGB格式转为模型输入所需要的格式，推理过程中保存具有校准模块的所有中间层结果，以便与后续量化的结果进行中间结果比对； 所述对原始模型逐层进行最优参数搜索，并确定所述原始模型每一层的最优尺度参数，包括： 获取所述原始模型当前层的多个候选尺度参数； 确定每一候选尺度参数对应的待测量化模型，并获取每一待测量化模型对应的待测精度结果； 分别计算每一所述待测精度结果与原始模型全精度结果的差异度，并基于各个差异度确定当前层的最优尺度参数； 所述获取所述原始模型当前层的多个候选尺度参数，包括： 根据所述原始模型当前层对应的多个预设百分点参数，分别计算每一所述预设百分点参数对应的尺度参数，获取得到所述原始模型当前层的多个候选尺度参数。

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