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龍圖騰網獲悉北京市商湯科技開發有限公司申請的專利一種生成神經網絡的方法、裝置、計算機設備和存儲介質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：CN114037056B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202111306934.4，技術領域涉及：G06N3/045；該發明授權一種生成神經網絡的方法、裝置、計算機設備和存儲介質是由黃俊欽;高夢雅;王宇杰設計研發完成，并于2021-11-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種生成神經網絡的方法、裝置、計算機設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本公開提供了一種生成神經網絡的方法、裝置、計算機設備和存儲介質，其中，該方法包括：獲取利用第一訓練樣本集訓練得到的教師神經網絡，以及獲取第二訓練樣本集；其中，第一訓練樣本集包括與多個預設圖像處理任務對應的訓練樣本，第二訓練樣本集包括與目標任務對應的訓練樣本，多個預設圖像處理任務包括所述目標任務；將第二訓練樣本集輸入教師神經網絡和待訓練的學生神經網絡中，分別得到第二訓練樣本對應的第一圖像特征信息和第二訓練樣本對應的第二圖像特征信息；基于得到的第一圖像特征信息和第二圖像特征信息，生成第一預測損失，并基于第一預測損失訓練待訓練的學生神經網絡，直到滿足第一預設訓練截止條件，得到訓練完成的學生神經網絡。

本發明授權一種生成神經網絡的方法、裝置、計算機設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種生成神經網絡的方法，其特征在于，包括： 獲取利用第一訓練樣本集訓練得到的教師神經網絡，以及獲取第二訓練樣本集；其中，所述第一訓練樣本集包括與多個預設圖像處理任務對應的訓練樣本，所述第二訓練樣本集包括與目標任務對應的訓練樣本，所述多個預設圖像處理任務包括所述目標任務； 將所述第二訓練樣本集輸入所述教師神經網絡和待訓練的學生神經網絡中，經過所述教師神經網絡對所述第二訓練樣本集中的第二訓練樣本進行處理，得到所述第二訓練樣本對應的第一圖像特征信息，經過所述待訓練的學生神經網絡對所述第二訓練樣本集中的第二訓練樣本進行處理，得到所述第二訓練樣本對應的第二圖像特征信息； 基于得到的所述第一圖像特征信息和所述第二圖像特征信息，生成第一預測損失，并基于所述第一預測損失訓練所述待訓練的學生神經網絡，直到滿足第一預設訓練截止條件，得到訓練完成的學生神經網絡，其中，所述第一預測損失表征所述待訓練的學生網絡在所述目標任務中的預測誤差； 其中，所述第二訓練樣本集通過用于生成衍生圖像的衍生神經網絡生成；所述衍生神經網絡包括經過訓練的條件生成網絡中的生成器；所述條件生成網絡利用第四預測損失訓練得到；所述第一訓練樣本集中包括多個第一訓練樣本； 所述第四預測損失采用下述方式生成： 基于與所述第一訓練樣本對應的標準特征信息，確定碼本序列信息；所述碼本序列信息包括多個第一特征點中每個第一特征點對應的特征向量；所述多個第一特征點是從所述多個第一訓練樣本分別對應的特征點中選取得到的，多個不同的第一特征點對應的特征向量之間的分布相似； 基于第三圖像特征信息和所述碼本序列信息，生成所述第四預測損失； 所述第三圖像特征信息是將所述多個第一訓練樣本輸入條件生成網絡中的生成器生成的。

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