2024年1月27日消息，據(jù)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局公告，小米汽車科技有限公司取得一項(xiàng)名為“一種基于數(shù)據(jù)壓縮的網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)和介質(zhì)“，授權(quán)公告號(hào)CN111008693B，申請(qǐng)日期為2019年11月。

專利摘要顯示，一種基于數(shù)據(jù)壓縮的網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法包括：S100，構(gòu)建用于對(duì)神經(jīng)架構(gòu)搜索的原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的蒸餾器；S200，將蒸餾器用于合成高密度蒸餾數(shù)據(jù)；S300，將合成的高密度蒸餾數(shù)據(jù)用于進(jìn)行神經(jīng)架構(gòu)搜索，從而搜索出最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型。本發(fā)明通過蒸餾器來壓縮數(shù)據(jù)集，通過去除用于神經(jīng)架構(gòu)搜索的大規(guī)模數(shù)據(jù)集中的冗余信息，將大規(guī)模數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為小規(guī)模數(shù)據(jù)集，并盡量多地保留大規(guī)模數(shù)據(jù)集中的信息。壓縮后的小規(guī)模數(shù)據(jù)集能夠極大地減少神經(jīng)架構(gòu)搜索中訓(xùn)練不同模型所需的計(jì)算量，加速模型搜索。