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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海商湯臨港智能科技有限公司申請的專利一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114612724B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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?zhí)?專利號為：202210262181.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由黃濤;游山;王飛;錢晨設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開提供了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：利用教師神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，得到第一圖像分類結(jié)果，以及，利用學(xué)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，得到第二圖像分類結(jié)果；基于所述第一圖像分類結(jié)果、以及所述第二圖像分類結(jié)果，確定第一損失；所述第一損失用于表征所述第一圖像分類結(jié)果的第一分布特征、和所述第二圖像分類結(jié)果的第二分布特征之間的差異性；基于所述第一損失，對所述學(xué)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到用于圖像分類的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

本發(fā)明授權(quán)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成方法，其特征在于，包括： 利用教師神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，得到第一圖像分類結(jié)果，以及，利用學(xué)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所述圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，得到第二圖像分類結(jié)果；所述第一圖像分類結(jié)果包括：所述圖像數(shù)據(jù)在所述教師神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠預(yù)測的多個(gè)第一預(yù)設(shè)分類中，屬于每個(gè)第一預(yù)設(shè)分類的第一概率；所述第二圖像分類結(jié)果包括：所述圖像數(shù)據(jù)在所述學(xué)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠預(yù)測的多個(gè)第二預(yù)設(shè)分類中，屬于每個(gè)第二預(yù)設(shè)分類的第二概率； 基于所述第一圖像分類結(jié)果、以及所述第二圖像分類結(jié)果，確定第一損失；所述第一損失用于表征所述第一圖像分類結(jié)果的第一分布特征、和所述第二圖像分類結(jié)果的第二分布特征之間的差異性；所述第一損失包括分類內(nèi)損失；在所述第一損失包括分類內(nèi)損失的情況下，第一分布特征包括第三概率分布特征，所述第二分布特征包括第四概率分布特征；所述分類內(nèi)損失表征第三概率分布特征和第四概率分布特征之間的差異；其中，所述第三概率分布特征包括：針對每一個(gè)第一預(yù)設(shè)分類，所述教師神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的多個(gè)圖像數(shù)據(jù)屬于該第一預(yù)設(shè)分類的第一概率的分布特征；所述第四概率分布特征包括：針對每一個(gè)第一預(yù)設(shè)分類，所述學(xué)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的所述多個(gè)圖像數(shù)據(jù)屬于與該第一預(yù)設(shè)分類對應(yīng)的第二預(yù)設(shè)分類的第二概率的分布特征； 基于所述第一損失，對所述學(xué)生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到用于圖像分類的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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