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龍圖騰網獲悉英特爾公司申請的專利用于深度神經網絡的經預算和經簡化的訓練的方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN110383292B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：201780088119.0，技術領域涉及：G06V10/82；該發明授權用于深度神經網絡的經預算和經簡化的訓練的方法和系統是由郭怡文;侯宇清;姚安邦;蔡東琪;王立彬;徐琳;胡平;王山東;程文華;陳玉榮設計研發完成，并于2017-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于深度神經網絡的經預算和經簡化的訓練的方法和系統在說明書摘要公布了：公開了一種用于深度神經網絡（DNN）的經預算和經簡化的訓練的方法和系統。在一個示例中，訓練器用于使用從經向下采樣的訓練圖像導出的多個訓練子圖像來訓練DNN。測試器用于使用從經向下采樣的測試圖像導出的多個測試子圖像來測試經訓練的DNN。在另一示例中，在具有位于卷積神經網絡（CNN）與長?短時間存儲器（LSTM）之間的局部注意力機制的遞歸深度Q網絡（RDQN）中，由CNN從輸入圖像生成多個特征映射。由局部注意力機制通過選擇所生成的特征映射的子集來將硬注意力應用到所生成的多個特征映射。由局部注意力機制通過向所生成的特征映射的所選子集提供權重以獲得加權的特征映射，來將軟注意力應用到所生成的特征映射的所選子集。將加權的特征映射存儲在LSTM中?；诖鎯υ贚STM中的加權的特征映射來針對不同動作計算Q值。

本發明授權用于深度神經網絡的經預算和經簡化的訓練的方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種用于深度神經網絡DNN的方法，包括： 將訓練圖像亞采樣成多個訓練子圖像； 將所述多個訓練子圖像劃分為訓練子圖像的批次，每個批次包括所述多個訓練子圖像中的一個或多個；以及 利用隨機選擇的訓練子圖像的批次訓練所述DNN，包括： 隨機選擇訓練子圖像的第一批次； 利用所述DNN處理隨機選擇的訓練子圖像的第一批次； 基于分類結果調整所述DNN的權重，所述分類結果是由處理所述隨機選擇的訓練子圖像的第一批次而確定的； 隨機選擇訓練子圖像的第二批次； 利用所述DNN處理隨機選擇的訓練子圖像的第二批次；以及 基于第二分類結果調整所述DNN的權重，所述第二分類結果是由處理所述隨機選擇的訓練子圖像的第二批次而確定的。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人英特爾公司，其通訊地址為：美國加利福尼亞州；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。