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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种神经网络模型的构建方法、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：CN110334802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：201910435113.7，技术领域涉及：G06N3/063；该发明授权一种神经网络模型的构建方法、装置、设备及存储介质是由刘程浩;李昊沅;陈其锋;李峰;左小祥设计研发完成，并于2019-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型的构建方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种神经网络模型的构建方法、设备及系统，包括：获取预设神经网络模型；在所述预设神经网络模型的隐藏层后增加伪量化层，得到新的神经网络模型；所述伪量化层用于将隐藏层输出的第一数据类型的数据量化为第二数据类型的数据，以及对所述第二数据类型的数据进行取整计算，以及将所述进行取整计算后的第二数据类型的数据反量化为第一数据类型的数据；基于目标任务，对所述新的神经网络模型进行训练得到收敛的神经网络模型，实现了在对神经网络模型的训练结果不会造成太大影响的情况下，减小了神经网络模型文件的占用空间，减少内存带宽，降低计算资源的需要，获取更高性能，实现低功耗运行。

本发明授权一种神经网络模型的构建方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种神经网络模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设神经网络模型；在所述预设神经网络模型的隐藏层后增加伪量化层，得到新的神经网络模型；所述伪量化层用于将隐藏层输出的第一数据类型的数据量化为第二数据类型的数据，以及对所述第二数据类型的数据进行取整计算，以及将所述进行取整计算后的第二数据类型的数据反量化为第一数据类型的数据；基于目标任务，对所述新的神经网络模型进行训练得到收敛的神经网络模型；获取测试输入数据，所述测试输入数据的数据类型为第一数据类型；将所述测试输入数据量化为第二数据类型；将所述量化为第二数据类型的测试输入数据和所述量化后的第二数据类型的权重输入所述收敛的神经网络模型的隐藏层；在所述隐藏层中，将所述量化为第二数据类型的测试输入数据和所述量化后的第二数据类型的权重反量化为第一数据类型的测试数据和第一数据类型的权重；在所述隐藏层中，基于所述反量化后的第一数据类型的测试数据和所述第一数据类型的权重进行处理，得到第一数据类型的输出数据；在所述隐藏层中，将所述第一数据类型的输出数据量化为第二数据类型的输出数据，所述第二数据类型的输出数据为所述隐藏层的输出数据；将所述第二数据类型的输出数据进行反量化处理，得到第一输出类型的输出数据；使用ResNet在ImageNet数据集上进行验证。

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