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龍圖騰網(wǎng)恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利處理數(shù)據(jù)的方法和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN117973452B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202410180710.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0464；該發(fā)明授權(quán)處理數(shù)據(jù)的方法和裝置是由李嘉麟;聶強(qiáng);付威福;林愉歡;陶光品;劉永;汪鋮杰;吳運(yùn)聲設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-02-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本處理數(shù)據(jù)的方法和裝置在說(shuō)明書摘要公布了：本公開(kāi)涉及一種處理數(shù)據(jù)的方法、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法、處理數(shù)據(jù)的裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。所述方法包括：所述方法包括：獲取堆棧中多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層共享的共享參數(shù)和所述多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層私有的私有參數(shù)；至少部分地基于所述共享參數(shù)和所述私有參數(shù)，確定所述多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的參數(shù)；以及基于所述多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的參數(shù)和輸入至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸入向量，確定所述堆棧的輸出向量。本公開(kāi)通過(guò)采用共享參數(shù)和私有參數(shù)來(lái)替代堆棧中原有的一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，以減少內(nèi)存占用并提高推理速度，同時(shí)保持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)處理數(shù)據(jù)的方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種處理圖像數(shù)據(jù)或視頻數(shù)據(jù)的方法，所述方法包括：獲取堆棧中多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層共享的共享參數(shù)和所述多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層私有的私有參數(shù)；至少部分地基于所述共享參數(shù)和所述私有參數(shù)，確定所述多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的參數(shù)；以及基于所述多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的參數(shù)和輸入至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸入向量，確定所述堆棧的輸出向量，其中，所述共享參數(shù)包括動(dòng)態(tài)共享參數(shù)和靜態(tài)共享參數(shù)中的至少一項(xiàng)，所述私有參數(shù)包括動(dòng)態(tài)私有參數(shù)和靜態(tài)私有參數(shù)中的至少一項(xiàng)，對(duì)于所述多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層中的每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，所述動(dòng)態(tài)共享參數(shù)和所述動(dòng)態(tài)私有參數(shù)關(guān)聯(lián)于輸入至所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸入向量。

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