恭喜江苏大学刘哲获国家专利权
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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利面向图像分类的多参数自适应异构并行计算方法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：CN114140641B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202111311603.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权面向图像分类的多参数自适应异构并行计算方法是由刘哲;马聪;宋余庆;刘毅设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向图像分类的多参数自适应异构并行计算方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向图像分类的多参数自适应异构并行计算方法，首先将图像数据复制成R份，分别输入到R个多参数自适应模块中，多参数自适应模块之间采用异构并行，多参数自适应模块根据数据类型、数据量、模型参数所占显存、模型输入的batchsize和模型层数进行自适应选择最优的并行方式，对多参数自适应模块进行训练，将训练后的多参数自适应模块的预测结果传入主参数服务器中进行投票，输出最优的分类结果。本发明在保持原有深度学习训练效果的同时，能够大幅度提升模型训练效率，提高图像分类的鲁棒性。
本发明授权面向图像分类的多参数自适应异构并行计算方法在权利要求书中公布了：1.一种面向图像分类的多参数自适应异构并行计算方法，其特征在于：将图像数据复制成R份，分别输入到R个多参数自适应模块中，R个多参数自适应模块之间采用异构并行，多参数自适应模块根据数据类型、数据量、模型参数所占显存、模型输入的batchsize和模型层数进行自适应选择最优的并行方式，对多参数自适应模块进行训练，将训练后的多参数自适应模块的预测结果传入主参数服务器中进行投票，输出最优的分类结果；所述并行方式的选择是根据数据特征D和模型特征M进行的，所述数据特征D包括数据类型D1和数据量D2，所述模型特征M包括模型参数所占显存M1、模型输入的batchsizeM2和模型层数M3；且：其中λi和μj为权重，且数据特征和模型特征的综合指标为： 其中τ1、τ2为阈值，为指示函数。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江苏大学，其通讯地址为：212013 江苏省镇江市京口区学府路301号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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